論文の概要: Knowledge-aware Neural Collective Matrix Factorization for Cross-domain Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13255v1
• Date: Mon, 27 Jun 2022 12:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 21:03:00.433520
• Title: Knowledge-aware Neural Collective Matrix Factorization for Cross-domain Recommendation
• Title（参考訳）: クロスドメインレコメンデーションのための知識認識型ニューラルネットワーク行列分解
• Authors: Li Zhang, Yan Ge, Jun Ma, Jianmo Ni, Haiping Lu
• Abstract要約: クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、異なるドメインでより満足なアイテムを見つけるのに役立つ。 既存のCDRモデルは、主に共通ユーザまたはドメイン間のブリッジとしてマッピング関数を使用する。 本稿では,CDRのための知識グラフ(KG)を導入することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.431792909233856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-domain recommendation (CDR) can help customers find more satisfying items in different domains. Existing CDR models mainly use common users or mapping functions as bridges between domains but have very limited exploration in fully utilizing extra knowledge across domains. In this paper, we propose to incorporate the knowledge graph (KG) for CDR, which enables items in different domains to share knowledge. To this end, we first construct a new dataset AmazonKG4CDR from the Freebase KG and a subset (two domain pairs: movies-music, movie-book) of Amazon Review Data. This new dataset facilitates linking knowledge to bridge within- and cross-domain items for CDR. Then we propose a new framework, KG-aware Neural Collective Matrix Factorization (KG-NeuCMF), leveraging KG to enrich item representations. It first learns item embeddings by graph convolutional autoencoder to capture both domain-specific and domain-general knowledge from adjacent and higher-order neighbours in the KG. Then, we maximize the mutual information between item embeddings learned from the KG and user-item matrix to establish cross-domain relationships for better CDR. Finally, we conduct extensive experiments on the newly constructed dataset and demonstrate that our model significantly outperforms the best-performing baselines.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、異なるドメインでより満足なアイテムを見つけるのに役立つ。 既存のcdrモデルは、主にドメイン間の橋渡しとして共通ユーザやマッピング機能を使用するが、ドメイン間の知識を十分に活用する探索は非常に限られている。 本稿では,CDRのための知識グラフ(KG)を導入することを提案する。 この目的のために、我々はまずFreebase KGとAmazon Review Dataのサブセット(2つのドメインペア:映画音楽、映画ブック)からAmazonKG4CDRのデータセットを構築した。 この新しいデータセットは、知識とcdrのブリッジ内およびクロスドメインアイテムのリンクを容易にする。 そこで本研究では,kg-aware neural collective matrix factorization (kg-neucmf) という新しい枠組みを提案する。 まず、グラフ畳み込みオートエンコーダを用いてアイテム埋め込みを学習し、KGの隣接および高次隣人からドメイン固有知識とドメイン一般知識の両方をキャプチャする。 そして,KGから学習した項目埋め込みとユーザ-イットマトリクスの相互情報を最大化し,ドメイン間関係を確立することにより,より優れたCDRを実現する。 最後に、新たに構築したデータセットに関する広範な実験を行い、我々のモデルが最高のパフォーマンスのベースラインを大幅に上回ることを示す。

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