論文の概要: Implicit Session Contexts for Next-Item Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09076v1
• Date: Thu, 18 Aug 2022 21:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 17:40:29.473990
• Title: Implicit Session Contexts for Next-Item Recommendations
• Title（参考訳）: 次号勧告に対するインプシットセッションコンテキスト
• Authors: Sejoon Oh, Ankur Bhardwaj, Jongseok Han, Sungchul Kim, Ryan A. Rossi, and Srijan Kumar
• Abstract要約: セッションコンテキストは、ほとんどのデータセットで明示的に指定されていない。 セッションを暗黙的に文脈化するISCONを提案する。 ISCONは最先端の予測精度が最先端のモデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.250637187941532
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommender systems capture the short-term interest of a user within a session. Session contexts (i.e., a user's high-level interests or intents within a session) are not explicitly given in most datasets, and implicitly inferring session context as an aggregation of item-level attributes is crude. In this paper, we propose ISCON, which implicitly contextualizes sessions. ISCON first generates implicit contexts for sessions by creating a session-item graph, learning graph embeddings, and clustering to assign sessions to contexts. ISCON then trains a session context predictor and uses the predicted contexts' embeddings to enhance the next-item prediction accuracy. Experiments on four datasets show that ISCON has superior next-item prediction accuracy than state-of-the-art models. A case study of ISCON on the Reddit dataset confirms that assigned session contexts are unique and meaningful.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンダシステムは、セッション内のユーザの短期的関心をキャプチャする。 セッションコンテキスト(例えば、セッション内のユーザの高レベルな関心や意図)は、ほとんどのデータセットでは明示的に与えられず、アイテムレベルの属性の集約としてセッションコンテキストを暗黙的に推論することは粗雑である。 本稿では,セッションを暗黙的に文脈化するISCONを提案する。 ISCONはセッションの暗黙のコンテキストを最初に生成し、セッションイムグラフを作成し、グラフの埋め込みを学習し、セッションをコンテキストに割り当てるクラスタリングを行う。 isconはセッションコンテキスト予測をトレーニングし、予測されたコンテキストの埋め込みを使用して次の項目の予測精度を高める。 4つのデータセットの実験により、ISCONは最先端のモデルよりも優れた次点予測精度を有することが示された。 Redditデータセット上のISCONのケーススタディでは、割り当てられたセッションコンテキストがユニークで意味のあるものであることが確認されている。

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