論文の概要: NFTs to MARS: Multi-Attention Recommender System for NFTs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10053v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 11:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 01:39:33.195059
• Title: NFTs to MARS: Multi-Attention Recommender System for NFTs
• Title（参考訳）: NFTからMARSへ:NFTのためのマルチアテンションレコメンダシステム
• Authors: Seonmi Kim, Youngbin Lee, Yejin Kim, Joohwan Hong, and Yongjae Lee
• Abstract要約: NFT(NFT-MARS)のためのマルチアテンションレコメンダシステムの開発 NFT-MARSには3つの重要な特徴がある: 疎密なユーザ-テムインタラクションを扱うグラフアテンション、ユーザの特徴的嗜好を取り入れるためのマルチモーダルアテンション、NFTの2つの性質をアートワークと金融資産の両方として考えるマルチタスク学習である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.74874765792172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recommender systems have become essential tools for enhancing user experiences across various domains. While extensive research has been conducted on recommender systems for movies, music, and e-commerce, the rapidly growing and economically significant Non-Fungible Token (NFT) market remains underexplored. The unique characteristics and increasing prominence of the NFT market highlight the importance of developing tailored recommender systems to cater to its specific needs and unlock its full potential. In this paper, we examine the distinctive characteristics of NFTs and propose the first recommender system specifically designed to address NFT market challenges. In specific, we develop a Multi-Attention Recommender System for NFTs (NFT-MARS) with three key characteristics: (1) graph attention to handle sparse user-item interactions, (2) multi-modal attention to incorporate feature preference of users, and (3) multi-task learning to consider the dual nature of NFTs as both artwork and financial assets. We demonstrate the effectiveness of NFT-MARS compared to various baseline models using the actual transaction data of NFTs collected directly from blockchain for four of the most popular NFT collections. The source code and data are available at https://anonymous.4open.science/r/RecSys2023-93ED.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは,様々なドメインにわたるユーザエクスペリエンス向上に不可欠なツールとなっている。 映画、音楽、電子商取引のレコメンデーターシステムについて広範な研究が行われてきたが、急速に成長し、経済的に重要なノンファンジブル・トークン(NFT)市場はいまだ探索されていない。 NFT市場の特徴と繁栄は、特定のニーズに対応し、その潜在能力を最大限に活用するために、カスタマイズされたレコメンドシステムを開発することの重要性を強調している。 本稿では,NFTの特長を考察し,NFT市場の課題に対処するために設計された最初のレコメンデータシステムを提案する。 具体的には,(1)ユーザとコンテンツの疎結合なインタラクションを扱うグラフ注意,(2)ユーザの特徴的嗜好を取り込むマルチモーダル注意,(3)nftの二重性を考慮したマルチタスク学習,の3つの特徴を持つnft(nft-mars)のためのマルチアテンションレコメンデーションシステムを開発した。 nft-marsの有効性を,ブロックチェーンから直接収集したnftのトランザクションデータを用いて様々なベースラインモデルと比較し,最も人気のあるnftコレクションの4つについて検証した。 ソースコードとデータはhttps://anonymous.4open.science/r/recsys2023-93edで入手できる。

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