論文の概要: Multi-Behavior Hypergraph-Enhanced Transformer for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05584v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 15:07:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-07-13 15:08:00.709455
• Title: Multi-Behavior Hypergraph-Enhanced Transformer for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: 逐次レコメンデーションのためのマルチビヘイビアハイパーグラフ変換器
• Authors: Yuhao Yang, Chao Huang, Lianghao Xia, Yuxuan Liang, Yanwei Yu, Chenliang Li
• Abstract要約: 短期および長期のクロスタイプの振る舞い依存を捉えるために,新しいMBHT(Multi-Behavior Hypergraph-enhanced Transformer framework)を導入する。 具体的には、多スケールトランスフォーマーは、細粒度および粗粒度から振舞い対応のシーケンシャルパターンを共同符号化するために、低ランクの自己アテンションを備える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.97708796846252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning dynamic user preference has become an increasingly important component for many online platforms (e.g., video-sharing sites, e-commerce systems) to make sequential recommendations. Previous works have made many efforts to model item-item transitions over user interaction sequences, based on various architectures, e.g., recurrent neural networks and self-attention mechanism. Recently emerged graph neural networks also serve as useful backbone models to capture item dependencies in sequential recommendation scenarios. Despite their effectiveness, existing methods have far focused on item sequence representation with singular type of interactions, and thus are limited to capture dynamic heterogeneous relational structures between users and items (e.g., page view, add-to-favorite, purchase). To tackle this challenge, we design a Multi-Behavior Hypergraph-enhanced Transformer framework (MBHT) to capture both short-term and long-term cross-type behavior dependencies. Specifically, a multi-scale Transformer is equipped with low-rank self-attention to jointly encode behavior-aware sequential patterns from fine-grained and coarse-grained levels. Additionally, we incorporate the global multi-behavior dependency into the hypergraph neural architecture to capture the hierarchical long-range item correlations in a customized manner. Experimental results demonstrate the superiority of our MBHT over various state-of-the-art recommendation solutions across different settings. Further ablation studies validate the effectiveness of our model design and benefits of the new MBHT framework. Our implementation code is released at: https://github.com/yuh-yang/MBHT-KDD22.
• Abstract（参考訳）: 動的ユーザ選好の学習は多くのオンラインプラットフォーム(ビデオ共有サイト、eコマースシステムなど)において、逐次レコメンデーションを行うためにますます重要になっている。 これまでの研究では、リカレントニューラルネットワークやセルフアテンション機構など、さまざまなアーキテクチャに基づいた、ユーザインタラクションシーケンス上の項目遷移のモデル化に多くの努力をしてきた。 最近登場したグラフニューラルネットワークは、逐次レコメンデーションシナリオでアイテム依存性をキャプチャする有用なバックボーンモデルとしても機能する。 それらの効果にもかかわらず、既存の手法は特定のタイプのインタラクションを持つアイテムシーケンス表現に重点を置いているため、ユーザとアイテム間の動的不均一な関係構造(ページビュー、アドボライトの追加、購入など)を捉えることに制限されている。 この課題に対処するために,複数ビヘイビアハイパーグラフ拡張トランスフォーマフレームワーク(MBHT)を設計し,短期および長期のクロスタイプ動作の依存関係を捉える。 具体的には、マルチスケール変圧器は、細粒度および粗粒度から挙動認識シーケンシャルパターンを共同で符号化する低ランクセルフアテンションを備える。 さらに、グローバルな多行動依存性をハイパーグラフニューラルネットワークに組み込んで、階層的な長距離アイテム相関をカスタマイズした方法でキャプチャする。 実験結果から, MBHT が様々な設定における様々な最先端レコメンデーションソリューションよりも優れていることが示された。 さらに,新たなMBHTフレームワークの有効性と,モデル設計の有効性について検討した。 実装コードはhttps://github.com/yuh-yang/mbht-kdd22。

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