論文の概要: Knowledge Graph Context-Enhanced Diversified Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13253v2
- Date: Mon, 22 Apr 2024 16:37:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 00:32:57.989264
- Title: Knowledge Graph Context-Enhanced Diversified Recommendation
- Title（参考訳）: 知識グラフのコンテキスト強化型多様化勧告
- Authors: Xiaolong Liu, Liangwei Yang, Zhiwei Liu, Mingdai Yang, Chen Wang, Hao Peng, Philip S. Yu,
- Abstract要約: 本研究では,知識グラフ(KG)の複雑な文脈における多角化RecSys領域について検討する。
私たちのコントリビューションには、革新的なメトリック、エンティティカバレッジ、KGドメイン内の多様性を効果的に定量化するリレーショナルカバレッジの導入が含まれています。
そこで本稿では,文脈整合性を維持しつつ,KG項目の埋め込みを符号化するCAU(Conditional Alignment and Uniformity)という新しい手法を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.3142545812349
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The field of Recommender Systems (RecSys) has been extensively studied to enhance accuracy by leveraging users' historical interactions. Nonetheless, this persistent pursuit of accuracy frequently engenders diminished diversity, culminating in the well-recognized "echo chamber" phenomenon. Diversified RecSys has emerged as a countermeasure, placing diversity on par with accuracy and garnering noteworthy attention from academic circles and industry practitioners. This research explores the realm of diversified RecSys within the intricate context of knowledge graphs (KG). These KGs act as repositories of interconnected information concerning entities and items, offering a propitious avenue to amplify recommendation diversity through the incorporation of insightful contextual information. Our contributions include introducing an innovative metric, Entity Coverage, and Relation Coverage, which effectively quantifies diversity within the KG domain. Additionally, we introduce the Diversified Embedding Learning (DEL) module, meticulously designed to formulate user representations that possess an innate awareness of diversity. In tandem with this, we introduce a novel technique named Conditional Alignment and Uniformity (CAU). It adeptly encodes KG item embeddings while preserving contextual integrity. Collectively, our contributions signify a substantial stride towards augmenting the panorama of recommendation diversity within the realm of KG-informed RecSys paradigms.
- Abstract（参考訳）: Recommender Systems(RecSys)の分野は、ユーザの過去のインタラクションを活用して精度を高めるために広く研究されている。
にもかかわらず、この絶え間ない精度の追求は、しばしば多様性を低下させ、よく認識される「エチョ・チェンバー」現象に終止符を打つ。
多様化されたRecSysは、正確さに匹敵する多様性を配置し、学術界や業界関係者から注目を浴びている。
本研究は知識グラフ(KG)の複雑な文脈における多角化RecSysの領域について考察する。
これらのKGは、エンティティやアイテムに関する相互接続された情報のリポジトリとして機能し、洞察に富んだコンテキスト情報の導入を通じて、推薦の多様性を増幅する提案的な手段を提供する。
私たちのコントリビューションには、革新的なメトリック、エンティティカバレッジ、KGドメイン内の多様性を効果的に定量化するリレーショナルカバレッジの導入が含まれています。
さらに,多様性を意識したユーザ表現を巧みに定式化するDELモジュールについても紹介する。
これに対応して,条件アライメントと統一性 (CAU) という新しい手法を導入する。
文脈整合性を維持しながら、KG項目の埋め込みを十分にエンコードする。
総合的に、我々の貢献は、KGインフォームドRecSysパラダイムの領域におけるレコメンデーションの多様性のパノラマを増大させるための大きな一歩を示している。
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