論文の概要: A Personalized Recommender System Based-on Knowledge Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10680v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 08:14:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 14:10:44.681127
• Title: A Personalized Recommender System Based-on Knowledge Graph Embeddings
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みに基づくパーソナライズされたレコメンダシステム
• Authors: Ngoc Luyen Le (Heudiasyc), Marie-H\'el\`ene Abel (Heudiasyc), Philippe Gouspillou
• Abstract要約: 近年、知識グラフを情報モデリングの形式として利用することへの関心が高まっており、リコメンダシステムへの採用が増加している。 関連するユーザと関連するアイテムを知識グラフに組み込むことで、これらのシステムはそれらの間の暗黙のつながりをよりよく捉え、より正確なレコメンデーションを提供することができる。
• 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: Knowledge graphs have proven to be effective for modeling entities and their relationships through the use of ontologies. The recent emergence in interest for using knowledge graphs as a form of information modeling has led to their increased adoption in recommender systems. By incorporating users and items into the knowledge graph, these systems can better capture the implicit connections between them and provide more accurate recommendations. In this paper, we investigate and propose the construction of a personalized recommender system via knowledge graphs embedding applied to the vehicle purchase/sale domain. The results of our experimentation demonstrate the efficacy of the proposed method in providing relevant recommendations that are consistent with individual users.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフはオントロジーを用いてエンティティとその関係をモデル化するのに有効であることが証明されている。 近年、知識グラフを情報モデリングの形式として利用することへの関心が高まり、レコメンダシステムへの採用が増加している。 ユーザとアイテムを知識グラフに組み込むことで、これらのシステムはそれらの間の暗黙のつながりをよりよく捉え、より正確なレコメンデーションを提供することができる。 本稿では,自動車購入/販売ドメインに適用した知識グラフを組み込んだパーソナライズされたレコメンデーションシステムの構築と提案を行う。 実験の結果,提案手法が個々のユーザと整合性のあるレコメンデーションを提供することの有効性を示した。

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