論文の概要: Collaboration-Aware Graph Convolutional Networks for Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06221v1
• Date: Sun, 3 Jul 2022 18:03:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-17 17:11:48.225832
• Title: Collaboration-Aware Graph Convolutional Networks for Recommendation Systems
• Title（参考訳）: 協調型レコメンデーションシステムのためのグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Yu Wang, Yuying Zhao, Yi Zhang, Tyler Derr
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)はレコメンデーションシステムでうまく採用されている。 メッセージパッシングは、埋め込みプロセスに協調的な効果を暗黙的に注入する。 メッセージパッシングが協調的な効果をいかに捉えているのかを包括的に調査する研究はない。 我々は、推薦調整されたGNN、Augmented Collaboration-Aware Graph Conal Network (CAGCN*)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.893579746643814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By virtue of the message-passing that implicitly injects collaborative effect into the embedding process, Graph Neural Networks (GNNs) have been successfully adopted in recommendation systems. Nevertheless, most of existing message-passing mechanisms in recommendation are directly inherited from GNNs without any recommendation-tailored modification. Although some efforts have been made towards simplifying GNNs to improve the performance/efficiency of recommendation, no study has comprehensively scrutinized how message-passing captures collaborative effect and whether the captured effect would benefit the prediction of user preferences over items. Therefore, in this work we aim to demystify the collaborative effect captured by message-passing in GNNs and develop new insights towards customizing message-passing for recommendation. First, we theoretically analyze how message-passing captures and leverages the collaborative effect in predicting user preferences. Then, to determine whether the captured collaborative effect would benefit the prediction of user preferences, we propose a recommendation-oriented topological metric, Common Interacted Ratio (CIR), which measures the level of interaction between a specific neighbor of a node with the rest of its neighborhood set. Inspired by our theoretical and empirical analysis, we propose a recommendation-tailored GNN, Augmented Collaboration-Aware Graph Convolutional Network (CAGCN*), that extends upon the LightGCN framework and is able to selectively pass information of neighbors based on their CIR via the Collaboration-Aware Graph Convolution. Experimental results on six benchmark datasets show that CAGCN* outperforms the most representative GNN-based recommendation model, LightGCN, by 9% in Recall@20 and also achieves more than 79% speedup. Our code is publicly available at https://github.com/YuWVandy/CAGCN.
• Abstract（参考訳）: 埋め込みプロセスに暗黙的に協調効果を注入するメッセージパッシングによって、グラフニューラルネットワーク(gnns)が推奨システムでうまく採用されている。 それでも、レコメンデーションにおける既存のメッセージパッシング機構のほとんどは、レコメンデーションを調整せずにGNNから直接継承される。 GNNを簡素化してレコメンデーションの性能/効率を向上させる努力は行われているが、メッセージパッシングが協調効果をどのように捉え、捕獲効果がアイテムよりもユーザの好みを予測するのに役立つかを包括的に調査する研究は行われていない。 そこで本研究では,GNNにおけるメッセージパッシングによるコラボレーティブ効果の解明と,レコメンデーションのためにメッセージパッシングをカスタマイズするための新たな洞察の開発を目的としている。 まず,理論上,メッセージパッシングがユーザの好みを予測する上での協調効果をどのように捉え,活用するかを解析する。 次に,ユーザの好みの予測に寄与するかどうかを判断するために,ノードの特定の近傍と周辺集合の他の部分との相互作用レベルを測定する推奨指向トポロジーメトリックであるcommon interactioned ratio(cir)を提案する。 光GCNフレームワーク上に拡張され、コラボレーション・アウェア・グラフ・コンボリューション(CIR)を介して隣人の情報を選択的に渡すことができる、推奨調整型GNN(Augmented Collaboration-Aware Graph Convolutional Network, CAGCN*)を提案する。 6つのベンチマークデータセットの実験結果は、CAGCN*が最も代表的なGNNベースのレコメンデーションモデルであるLightGCNをRecall@20で9%上回り、79%以上のスピードアップを達成したことを示している。 私たちのコードはhttps://github.com/yuwvandy/cagcnで公開されています。

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