論文の概要: Attentive Graph-based Text-aware Preference Modeling for Top-N Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12976v1
• Date: Mon, 22 May 2023 12:32:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 16:14:27.319062
• Title: Attentive Graph-based Text-aware Preference Modeling for Top-N Recommendation
• Title（参考訳）: Top-Nレコメンデーションのための注意グラフに基づくテキスト認識参照モデリング
• Authors: Ming-Hao Juan, Pu-Jen Cheng, Hui-Neng Hsu and Pin-Hsin Hsiao
• Abstract要約: 我々はAttentive Graph-based Text-aware Recommendation Model (AGTM) という新しいモデルを提案する。 本研究では,項目テキストコンテンツと高次接続性の両方を効果的にモデル化し,トップNレコメンデーションをさらに改善することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3991565023534083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Textual data are commonly used as auxiliary information for modeling user preference nowadays. While many prior works utilize user reviews for rating prediction, few focus on top-N recommendation, and even few try to incorporate item textual contents such as title and description. Though delivering promising performance for rating prediction, we empirically find that many review-based models cannot perform comparably well on top-N recommendation. Also, user reviews are not available in some recommendation scenarios, while item textual contents are more prevalent. On the other hand, recent graph convolutional network (GCN) based models demonstrate state-of-the-art performance for top-N recommendation. Thus, in this work, we aim to further improve top-N recommendation by effectively modeling both item textual content and high-order connectivity in user-item graph. We propose a new model named Attentive Graph-based Text-aware Recommendation Model (AGTM). Extensive experiments are provided to justify the rationality and effectiveness of our model design.
• Abstract（参考訳）: 現在、テキストデータはユーザの好みをモデル化するための補助情報として一般的に使われている。 評価予測のために多くの先行研究がユーザーレビューを利用しているが、トップnレコメンデーションに注目することは少なく、タイトルや説明といった項目のテキストコンテンツを取り込もうとする試みも少ない。 評価予測に有望なパフォーマンスを提供する一方で、多くのレビューベースのモデルはトップNレコメンデーションで比較可能なパフォーマンスを達成できないことを実証的に見出した。 また、いくつかのレコメンデーションシナリオではユーザーレビューは利用できないが、項目のテキストコンテンツはより普及している。 一方、最近のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づくモデルでは、トップN推薦のための最先端性能が示されている。 そこで本研究では,アイテムのテキストコンテンツと高次接続の両方をユーザ・テーマグラフで効果的にモデル化することにより,トップn勧告をさらに改善することを目指している。 本稿では,Attentive Graph-based Text-aware Recommendation Model (AGTM) という新しいモデルを提案する。 モデル設計の合理性と有効性を正当化するための大規模な実験が提供される。

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