論文の概要: DEKGCI: A double-sided recommendation model for integrating knowledge graph and user-item interaction graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13837v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 01:54:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 18:49:36.385143
• Title: DEKGCI: A double-sided recommendation model for integrating knowledge graph and user-item interaction graph
• Title（参考訳）: DEKGCI:知識グラフとユーザ-テムインタラクショングラフの統合のための両面推薦モデル
• Authors: Yajing Yang, Zeyu Zeng, Mao Chen, Ruirui Shang
• Abstract要約: 本稿では,新しい両面推薦モデルであるDECGCIを提案する。 ユーザ側でのユーザ表現を豊かにするために,ユーザ-イテム相互作用グラフからの高次協調信号を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Both knowledge graphs and user-item interaction graphs are frequently used in recommender systems due to their ability to provide rich information for modeling users and items. However, existing studies often focused on one of these sources (either the knowledge graph or the user-item interaction graph), resulting in underutilization of the benefits that can be obtained by integrating both sources of information. In this paper, we propose DEKGCI, a novel double-sided recommendation model. In DEKGCI, we use the high-order collaborative signals from the user-item interaction graph to enrich the user representations on the user side. Additionally, we utilize the high-order structural and semantic information from the knowledge graph to enrich the item representations on the item side. DEKGCI simultaneously learns the user and item representations to effectively capture the joint interactions between users and items. Three real-world datasets are adopted in the experiments to evaluate DEKGCI's performance, and experimental results demonstrate its high effectiveness compared to seven state-of-the-art baselines in terms of AUC and ACC.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフとユーザ-テム相互作用グラフは、ユーザとアイテムをモデリングするための豊富な情報を提供する能力のため、レコメンデーションシステムで頻繁に使用される。 しかし、既存の研究はこれらの情報源(ナレッジグラフやユーザ・テーマ相互作用グラフ)の1つに焦点を合わせ、両方の情報源を統合することで得られる利点を過小に活用していることが多い。 本稿では,新しい2面レコメンデーションモデルであるdekgciを提案する。 dekgciでは,ユーザ間インタラクショングラフからの高次協調信号を用いて,ユーザ側のユーザ表現を充実させる。 さらに,知識グラフからの高次構造情報と意味情報を利用して,項目側における項目表現を充実させる。 DEKGCIはユーザとアイテム表現を同時に学習し、ユーザとアイテム間の共同インタラクションを効果的にキャプチャする。 実世界の3つのデータセットがDECGCIの性能を評価する実験に採用され、実験結果はAUCとACCの7つの最先端ベースラインと比較して高い効果を示した。

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