論文の概要: Empowering recommender systems using automatically generated Knowledge Graphs and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04996v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 03:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-12 16:33:59.318845
• Title: Empowering recommender systems using automatically generated Knowledge Graphs and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 自動生成知識グラフと強化学習を用いた推薦システム
• Authors: Ghanshyam Verma, Shovon Sengupta, Simon Simanta, Huan Chen, Janos A. Perge, Devishree Pillai, John P. McCrae, Paul Buitelaar
• Abstract要約: 顧客に対してパーソナライズされた記事レコメンデーションのための知識グラフに基づくアプローチを2つ提示する。 第1のアプローチでは強化学習を採用し,第2のアプローチでは記事の推奨にXGBoostアルゴリズムを使用している。 どちらのアプローチも、構造化データ(タブラルデータ)と非構造化データの両方から生成されたKGを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6587485160470226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized recommendations have a growing importance in direct marketing, which motivates research to enhance customer experiences by knowledge graph (KG) applications. For example, in financial services, companies may benefit from providing relevant financial articles to their customers to cultivate relationships, foster client engagement and promote informed financial decisions. While several approaches center on KG-based recommender systems for improved content, in this study we focus on interpretable KG-based recommender systems for decision making.To this end, we present two knowledge graph-based approaches for personalized article recommendations for a set of customers of a large multinational financial services company. The first approach employs Reinforcement Learning and the second approach uses the XGBoost algorithm for recommending articles to the customers. Both approaches make use of a KG generated from both structured (tabular data) and unstructured data (a large body of text data).Using the Reinforcement Learning-based recommender system we could leverage the graph traversal path leading to the recommendation as a way to generate interpretations (Path Directed Reasoning (PDR)). In the XGBoost-based approach, one can also provide explainable results using post-hoc methods such as SHAP (SHapley Additive exPlanations) and ELI5 (Explain Like I am Five).Importantly, our approach offers explainable results, promoting better decision-making. This study underscores the potential of combining advanced machine learning techniques with KG-driven insights to bolster experience in customer relationship management.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたレコメンデーションは、知識グラフ(KG)アプリケーションによる顧客エクスペリエンスを高める研究の動機となるダイレクトマーケティングにおいて、ますます重要になっている。 例えば、金融サービスでは、企業は関係を育むために関連する金融商品を顧客に提供し、顧客エンゲージメントを育み、インフォームドファイナンシャルなファイナンシャル判断を促進することで利益を享受することができる。 本研究では,コンテンツ改善のためのkgベースのレコメンダシステムを中心に,意思決定のための解釈可能なkgベースのレコメンダシステムを中心に,多国籍金融企業の顧客に対してパーソナライズされた記事レコメンデーションを行うための2つのナレッジグラフベースのアプローチを提案する。 第1のアプローチは強化学習を採用し、第2のアプローチはXGBoostアルゴリズムを使って顧客に記事を推薦する。 どちらのアプローチも構造化データ(表データ)と非構造化データ(大量のテキストデータ)の両方から生成されるkgを使用する。 Reinforcement Learningベースのレコメンダシステムを使用することで、レコメンデーションを解釈を生成する手段としてグラフトラバースパスを活用することができる(Path Directed Reasoning (PDR))。 XGBoostベースのアプローチでは、SHAP(SHapley Additive exPlanations)やELI5(Explain Like I am Five)といったポストホックメソッドを使って、説明可能な結果を提供することもできる。 重要なことは、私たちのアプローチが説明可能な結果をもたらし、より良い意思決定を促進することです。 本研究は、高度な機械学習技術とkgによる洞察を組み合わせることによって、顧客関係管理の経験を高める可能性の核心である。

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