論文の概要: Multi-task Item-attribute Graph Pre-training for Strict Cold-start Item Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14462v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 07:04:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 14:46:27.134263
• Title: Multi-task Item-attribute Graph Pre-training for Strict Cold-start Item Recommendation
• Title（参考訳）: 厳密なコールドスタート項目推薦のためのマルチタスクアイテム属性グラフ事前学習
• Authors: Yuwei Cao, Liangwei Yang, Chen Wang, Zhiwei Liu, Hao Peng, Chenyu You, Philip S. Yu
• Abstract要約: ColdGPTは、アイテム内容からきめ細かい属性を抽出することにより、アイテム属性相関をアイテム属性グラフにモデル化する。 ColdGPTは、さまざまな利用可能なデータソース、すなわちアイテムの内容、過去の購入シーケンス、既存のアイテムのレビューテキストから、知識をアイテム属性グラフに転送する。 大規模な実験により、ColdGPTは既存のSCSレコメンデーターを大きなマージンで一貫して上回っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.5871100348448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommendation systems suffer in the strict cold-start (SCS) scenario, where the user-item interactions are entirely unavailable. The ID-based approaches completely fail to work. Cold-start recommenders, on the other hand, leverage item contents to map the new items to the existing ones. However, the existing SCS recommenders explore item contents in coarse-grained manners that introduce noise or information loss. Moreover, informative data sources other than item contents, such as users' purchase sequences and review texts, are ignored. We explore the role of the fine-grained item attributes in bridging the gaps between the existing and the SCS items and pre-train a knowledgeable item-attribute graph for SCS item recommendation. Our proposed framework, ColdGPT, models item-attribute correlations into an item-attribute graph by extracting fine-grained attributes from item contents. ColdGPT then transfers knowledge into the item-attribute graph from various available data sources, i.e., item contents, historical purchase sequences, and review texts of the existing items, via multi-task learning. To facilitate the positive transfer, ColdGPT designs submodules according to the natural forms of the data sources and coordinates the multiple pre-training tasks via unified alignment-and-uniformity losses. Our pre-trained item-attribute graph acts as an implicit, extendable item embedding matrix, which enables the SCS item embeddings to be easily acquired by inserting these items and propagating their attributes' embeddings. We carefully process three public datasets, i.e., Yelp, Amazon-home, and Amazon-sports, to guarantee the SCS setting for evaluation. Extensive experiments show that ColdGPT consistently outperforms the existing SCS recommenders by large margins and even surpasses models that are pre-trained on 75-224 times more, cross-domain data on two out of four datasets.
• Abstract（参考訳）: レコメンデーションシステムは厳格なコールドスタート(SCS)シナリオに苦しむ。 IDベースのアプローチは完全に機能しない。 一方、コールドスタート推奨者はアイテムの内容を活用して、新しいアイテムを既存のアイテムにマップする。 しかし、既存のSCSレコメンデータは、ノイズや情報損失をもたらす粗粒度な方法でアイテムの内容を調べる。 また、ユーザの購入シーケンスやレビューテキストなどの項目内容以外の情報的データソースも無視する。 本研究では,既存項目とSCS項目のギャップを埋める上でのきめ細かい項目属性の役割と,SCS項目推薦のための知識のある項目属性グラフの事前学習について検討する。 提案するフレームワークであるColdGPTは,項目内容から細粒度属性を抽出し,アイテム属性の相関関係をアイテム属性グラフにモデル化する。 coldgptは知識をさまざまな利用可能なデータソース、すなわちアイテムの内容、履歴購入シーケンス、既存のアイテムのレビューテキストから、マルチタスク学習を通じてアイテム属性グラフに転送する。 正の転送を容易にするため、coldgptはデータソースの自然な形式に従ってサブモジュールを設計し、統一されたアライメントと一様損失によって複数の事前トレーニングタスクを協調させる。 事前学習した項目属性グラフは暗黙的かつ拡張可能な項目埋め込み行列として機能し,これらの項目を挿入し,属性の埋め込みを伝播することにより,SCS項目埋め込みを容易に取得できる。 評価のためのSCS設定を保証するために、Yelp、Amazonホーム、Amazonスポーツの3つのパブリックデータセットを慎重に処理します。 大規模な実験では、ColdGPTは既存のSCSレコメンデータを大きなマージンで一貫して上回り、さらに4つのデータセットのうち2つについて、75～224倍のクロスドメインデータで事前トレーニングされたモデルを上回ります。

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