論文の概要: Multi-Behavior Sequential Recommendation with Temporal Graph Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02687v1
- Date: Mon, 6 Jun 2022 15:42:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 15:28:01.587782
- Title: Multi-Behavior Sequential Recommendation with Temporal Graph Transformer
- Title（参考訳）: テンポラルグラフ変換器を用いたマルチビヘイビアシーケンスレコメンデーション
- Authors: Lianghao Xia, Chao Huang, Yong Xu, Jian Pei
- Abstract要約: マルチビヘイビア・インタラクティブなパターンを意識した動的ユーザ・イテム関係学習に取り組む。
本稿では,動的短期および長期のユーザ・イテム対話パターンを共同でキャプチャする,TGT(Temporal Graph Transformer)レコメンデーションフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.10169268762014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modeling time-evolving preferences of users with their sequential item
interactions, has attracted increasing attention in many online applications.
Hence, sequential recommender systems have been developed to learn the dynamic
user interests from the historical interactions for suggesting items. However,
the interaction pattern encoding functions in most existing sequential
recommender systems have focused on single type of user-item interactions. In
many real-life online platforms, user-item interactive behaviors are often
multi-typed (e.g., click, add-to-favorite, purchase) with complex cross-type
behavior inter-dependencies. Learning from informative representations of users
and items based on their multi-typed interaction data, is of great importance
to accurately characterize the time-evolving user preference. In this work, we
tackle the dynamic user-item relation learning with the awareness of
multi-behavior interactive patterns. Towards this end, we propose a new
Temporal Graph Transformer (TGT) recommendation framework to jointly capture
dynamic short-term and long-range user-item interactive patterns, by exploring
the evolving correlations across different types of behaviors. The new TGT
method endows the sequential recommendation architecture to distill dedicated
knowledge for type-specific behavior relational context and the implicit
behavior dependencies. Experiments on the real-world datasets indicate that our
method TGT consistently outperforms various state-of-the-art recommendation
methods. Our model implementation codes are available at
https://github.com/akaxlh/TGT.
- Abstract（参考訳）: シーケンシャルなアイテムインタラクションによるユーザの時間進化的嗜好のモデル化は、多くのオンラインアプリケーションで注目を集めている。
そこで,歴史的相互作用から動的ユーザ興味を学習し,提案項目を推薦するシーケンシャルレコメンデータシステムを開発した。
しかしながら、既存のほとんどのシーケンシャルレコメンデータシステムにおけるインタラクションパターンエンコーディング機能は、単一タイプのユーザ・テーマインタラクションに焦点を当てている。
多くの実生活のオンラインプラットフォームでは、ユーザーとコンテンツの対話的な振る舞いはしばしばマルチタイプ(クリック、追加から購入など)であり、複雑なクロスタイプ動作の相互依存がある。
多型インタラクションデータに基づくユーザやアイテムの情報表現から学ぶことは,ユーザの好みを正確に特徴付ける上で非常に重要である。
本研究では,マルチビヘイビア・インタラクティブなパターンを意識した動的ユーザ・イテム関係学習に取り組む。
そこで本研究では,様々な行動のタイプにまたがる相関関係を探究し,動的に短期的かつ長期的なユーザ・テーマ対話型パターンを捉えるための新しい時相グラフトランスフォーマー(tgt)推奨フレームワークを提案する。
新しいTGT手法は、型固有の振る舞い関係コンテキストと暗黙の振る舞い依存性に関する専門知識を抽出するシーケンシャルレコメンデーションアーキテクチャを提供する。
実世界のデータセットの実験から,我々の手法TGTは様々な最先端の推奨手法より一貫して優れていることが示された。
私たちのモデル実装コードはhttps://github.com/akaxlh/tgtで利用可能です。
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