論文の概要: MeKB-Rec: Personal Knowledge Graph Learning for Cross-Domain
Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11088v1
- Date: Tue, 17 Oct 2023 09:13:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 16:53:09.509756
- Title: MeKB-Rec: Personal Knowledge Graph Learning for Cross-Domain
Recommendation
- Title(参考訳): MeKB-Rec: クロスドメインレコメンデーションのための個人知識グラフ学習
- Authors: Xin Su, Yao Zhou, Zifei Shan and Qian Chen
- Abstract要約: CDR(Cross-Domain Recommendation)はこの課題に対処するために提案されているが、現在のシステム間でのユーザの関心を表現する方法はまだ限られている。
ドメイン不変な関心表現としてPersonal Knowledge Graph(PKG)を導入し,MeKB-Recという新しいCDRパラダイムを提案する。
MeKB-Recは、ユーザの関心事を理解するために世界の知識を注入するために、事前訓練された言語モデルを使用している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.9821686747539
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: It is a long-standing challenge in modern recommender systems to effectively
make recommendations for new users, namely the cold-start problem. Cross-Domain
Recommendation (CDR) has been proposed to address this challenge, but current
ways to represent users' interests across systems are still severely limited.
We introduce Personal Knowledge Graph (PKG) as a domain-invariant interest
representation, and propose a novel CDR paradigm named MeKB-Rec. We first link
users and entities in a knowledge base to construct a PKG of users' interests,
named MeKB. Then we learn a semantic representation of MeKB for the
cross-domain recommendation. To efficiently utilize limited training data in
CDR, MeKB-Rec employs Pretrained Language Models to inject world knowledge into
understanding users' interests. Beyond most existing systems, our approach
builds a semantic mapping across domains which breaks the requirement for
in-domain user behaviors, enabling zero-shot recommendations for new users in a
low-resource domain. We experiment MeKB-Rec on well-established public CDR
datasets, and demonstrate that the new formulation % is more powerful than
previous approaches, achieves a new state-of-the-art that significantly
improves HR@10 and NDCG@10 metrics over best previous approaches by 24\%--91\%,
with a 105\% improvement for HR@10 of zero-shot users with no behavior in the
target domain. We deploy MeKB-Rec in WeiXin recommendation scenarios and
achieve significant gains in core online metrics. MeKB-Rec is now serving
hundreds of millions of users in real-world products.
- Abstract(参考訳): 現代のレコメンデーションシステムでは、新しいユーザー、すなわちコールドスタート問題に対して効果的にレコメンデーションを行うことが長年の課題である。
CDR(Cross-Domain Recommendation)はこの課題に対処するために提案されているが、現在のシステム間でのユーザの関心を表現する方法はまだ限られている。
ドメイン不変な関心表現としてPersonal Knowledge Graph(PKG)を導入し,MeKB-Recという新しいCDRパラダイムを提案する。
まず,知識ベース内のユーザとエンティティをリンクして,ユーザ関心のpkgを構築する。
次に、ドメイン横断レコメンデーションのためのMeKBの意味表現を学ぶ。
CDRの限られたトレーニングデータを効率的に活用するために、MeKB-Recは事前訓練された言語モデルを使用して、世界の知識をユーザーの興味を理解するために注入する。
既存のシステム以外には、ドメイン間のセマンティックマッピングを構築し、ドメイン内のユーザ動作の要求を破り、低リソースドメインの新規ユーザに対するゼロショットレコメンデーションを可能にする。
我々は、確立された公開CDRデータセット上でMeKB-Recを実験し、新しい定式化 % が以前のアプローチよりも強力であることを示すとともに、ターゲットドメインに振る舞いのないゼロショットユーザーのHR@10に対して105倍の改善を施した、HR@10 と NDCG@10 のメトリクスを大幅に改善する新しい最先端技術を達成する。
WeXinレコメンデーションシナリオにMeKB-Recをデプロイし、コアオンラインメトリクスの大幅な向上を実現しています。
mekb-recは現在、現実世界の製品に何億人ものユーザーを提供している。
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