論文の概要: TempGNN: Temporal Graph Neural Networks for Dynamic Session-Based Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13249v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 03:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 00:35:29.592744
• Title: TempGNN: Temporal Graph Neural Networks for Dynamic Session-Based Recommendations
• Title（参考訳）: TempGNN:動的セッションベースレコメンデーションのための時間グラフニューラルネットワーク
• Authors: Eunkyu Oh and Taehun Kim
• Abstract要約: テンポラルグラフニューラルネットワーク(TempGNN)は、複雑なアイテム遷移における構造的・時間的ダイナミクスを捉えるための一般的なフレームワークである。 TempGNNは、2つの現実世界のEコマースデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.602191038593571
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommendations which predict the next action by understanding a user's interaction behavior with items within a relatively short ongoing session have recently gained increasing popularity. Previous research has focused on capturing the dynamics of sequential dependencies from complicated item transitions in a session by means of recurrent neural networks, self-attention models, and recently, mostly graph neural networks. Despite the plethora of different models relying on the order of items in a session, few approaches have been proposed for dealing better with the temporal implications between interactions. We present Temporal Graph Neural Networks (TempGNN), a generic framework for capturing the structural and temporal dynamics in complex item transitions utilizing temporal embedding operators on nodes and edges on dynamic session graphs, represented as sequences of timed events. Extensive experimental results show the effectiveness and adaptability of the proposed method by plugging it into existing state-of-the-art models. Finally, TempGNN achieved state-of-the-art performance on two real-world e-commerce datasets.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのリコメンデーションは,比較的短期間のセッションにおいて,ユーザのアイテムとのインタラクション行動を理解することで,次のアクションを予測する。 これまでの研究は、繰り返し発生するニューラルネットワーク、セルフアテンションモデル、最近ではグラフニューラルネットワークによって、複雑なアイテム遷移からシーケンシャルな依存関係のダイナミクスを捉えることに重点を置いてきた。 セッション中の項目の順序に依存するモデルが多々存在するにもかかわらず、相互作用間の時間的影響に対処するためのアプローチがいくつか提案されている。 時間的イベント列として表現される動的セッショングラフ上のノードとエッジ上の時間的埋め込み演算子を利用して、複雑なアイテム遷移における構造的および時間的ダイナミクスをキャプチャする汎用フレームワークtempgnnを提案する。 提案手法の有効性と適応性は,既存の最先端モデルに組み込むことで検証した。 最後にTempGNNは、2つの現実世界のEコマースデータセットで最先端のパフォーマンスを達成した。

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