論文の概要: A Survey of Graph Neural Networks for Social Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04481v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 18:54:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:50:17.408154
• Title: A Survey of Graph Neural Networks for Social Recommender Systems
• Title（参考訳）: ソーシャルレコメンデータシステムのためのグラフニューラルネットワークに関する調査
• Authors: Kartik Sharma and Yeon-Chang Lee and Sivagami Nambi and Aditya Salian and Shlok Shah and Sang-Wook Kim and Srijan Kumar
• Abstract要約: ソーシャルレコメンデーションシステム(Social Recommer System, ソーシャルレコメンデーションシステム)は、ユーザ間インタラクションとユーザ間ソーシャルリレーションを同時に活用する。 グラフニューラルネットワーク(GNN)の進歩により、近年多くのGNNベースのSocialRS手法が開発されている。 我々は,GNNに基づくSocialRS手法に関する文献を包括的かつ体系的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.630149779052827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social recommender systems (SocialRS) simultaneously leverage user-to-item interactions as well as user-to-user social relations for the task of generating item recommendations to users. Additionally exploiting social relations is clearly effective in understanding users' tastes due to the effects of homophily and social influence. For this reason, SocialRS has increasingly attracted attention. In particular, with the advance of Graph Neural Networks (GNN), many GNN-based SocialRS methods have been developed recently. Therefore, we conduct a comprehensive and systematic review of the literature on GNN-based SocialRS. In this survey, we first identify 80 papers on GNN-based SocialRS after annotating 2151 papers by following the PRISMA framework (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis). Then, we comprehensively review them in terms of their inputs and architectures to propose a novel taxonomy: (1) input taxonomy includes 5 groups of input type notations and 7 groups of input representation notations; (2) architecture taxonomy includes 8 groups of GNN encoder, 2 groups of decoder, and 12 groups of loss function notations. We classify the GNN-based SocialRS methods into several categories as per the taxonomy and describe their details. Furthermore, we summarize the benchmark datasets and metrics widely used to evaluate the GNN-based SocialRS methods. Finally, we conclude this survey by presenting some future research directions.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルリコメンデーションシステム(social recommender systems, social recommender)は,アイテムレコメンデーションを生成するタスクとして,ユーザ間インタラクションとユーザ間ソーシャルリレーションを同時に活用する。 さらに、社会関係の活用は、同性や社会的影響によるユーザの嗜好を理解する上で、明らかに有効である。 そのため、SocialRSはますます注目を集めている。 特に、グラフニューラルネットワーク(GNN)の進歩により、近年多くのGNNベースのSocialRS手法が開発されている。 そこで我々はGNNベースのSocialRSに関する文献を包括的かつ体系的にレビューする。 本調査では,PRISMAフレームワークに従って2151の論文を注釈付けし,まずGNNベースのSocialRSに関する80の論文を同定した。 1)入力分類学は入力型表記の5つのグループと入力型表記の7つのグループを含み、(2)アーキテクチャ分類学はGNNエンコーダの8つのグループとデコーダの2つのグループと損失関数表記の12つのグループを含む。 我々は,GNNに基づくSocialRS手法を分類学のいくつかのカテゴリに分類し,その詳細を説明する。 さらに、GNNベースのSocialRS手法を評価するために広く使われているベンチマークデータセットとメトリクスを要約する。 最後に,今後の研究の方向性を示すことで,この調査を結論づける。

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