論文の概要: DDGHM: Dual Dynamic Graph with Hybrid Metric Training for Cross-Domain Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10163v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 07:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 16:52:31.996612
• Title: DDGHM: Dual Dynamic Graph with Hybrid Metric Training for Cross-Domain Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: ddghm: クロスドメインシーケンシャルレコメンデーションのためのハイブリッドメトリックトレーニングを備えたデュアルダイナミックグラフ
• Authors: Xiaolin Zheng, Jiajie Su, Weiming Liu, and Chaochao Chen
• Abstract要約: Sequential Recommendation (SR) は、ユーザがアイテム間を移動する方法をモデル化することによって、ユーザの行動の進化パターンを特徴付ける。 この問題を解決するため、我々はクロスドメインシーケンスレコメンデーション(CDSR)に焦点を当てる。 本稿では,CDSR問題のための新しいフレームワークであるDDGHMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.366783212837515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential Recommendation (SR) characterizes evolving patterns of user behaviors by modeling how users transit among items. However, the short interaction sequences limit the performance of existing SR. To solve this problem, we focus on Cross-Domain Sequential Recommendation (CDSR) in this paper, which aims to leverage information from other domains to improve the sequential recommendation performance of a single domain. Solving CDSR is challenging. On the one hand, how to retain single domain preferences as well as integrate cross-domain influence remains an essential problem. On the other hand, the data sparsity problem cannot be totally solved by simply utilizing knowledge from other domains, due to the limited length of the merged sequences. To address the challenges, we propose DDGHM, a novel framework for the CDSR problem, which includes two main modules, i.e., dual dynamic graph modeling and hybrid metric training. The former captures intra-domain and inter-domain sequential transitions through dynamically constructing two-level graphs, i.e., the local graphs and the global graph, and incorporating them with a fuse attentive gating mechanism. The latter enhances user and item representations by employing hybrid metric learning, including collaborative metric for achieving alignment and contrastive metric for preserving uniformity, to further alleviate data sparsity issue and improve prediction accuracy. We conduct experiments on two benchmark datasets and the results demonstrate the effectiveness of DDHMG.
• Abstract（参考訳）: Sequential Recommendation (SR) は、ユーザがアイテム間を移動する方法をモデル化することによって、ユーザの行動の進化パターンを特徴付ける。 しかし、短い相互作用列は既存のSRの性能を制限する。 本論文では,他のドメインからの情報を活用して,単一ドメインのシーケンシャルレコメンデーション性能を向上させることを目的とした,クロスドメインシーケンスレコメンデーション(CDSR)に焦点を当てる。 CDSRの解決は難しい。 一方、単一ドメインの選好を維持し、ドメイン間の影響力を統合する方法は、依然として重要な問題である。 一方、マージシーケンスの長さが限られているため、他のドメインからの知識を単純に活用すれば、データの疎結合問題は完全には解決できない。 そこで我々は,cdsr問題に対する新しいフレームワークであるddghmを提案する。ddghmには2つの主要なモジュール,すなわちデュアルダイナミックグラフモデリングとハイブリッドメトリックトレーニングが含まれている。 前者は、局所グラフと大域グラフの2段階グラフを動的に構築し、それらをヒューズ注意ゲーティング機構に組み込むことにより、ドメイン内およびドメイン間シーケンシャル遷移をキャプチャする。 後者は、アライメントを達成するための協調メトリックと、均一性を維持するためのコントラストメトリックとを含むハイブリッドメトリック学習を用いて、ユーザとアイテムの表現を強化し、データの分散問題を緩和し、予測精度を向上させる。 2つのベンチマークデータセットで実験を行い、DDHMGの有効性を実証した。

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