論文の概要: Context-aware explainable recommendations over knowledge graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16141v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 19:30:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 18:29:51.574311
• Title: Context-aware explainable recommendations over knowledge graphs
• Title（参考訳）: 知識グラフに対する文脈対応説明可能なレコメンデーション
• Authors: Jinfeng Zhong, Elsa Negre
• Abstract要約: 本稿では,ユーザのコンテキストに適応した好みをモデル化するエンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。 このフレームワークは、アイテムのコンテキストや特徴など、さまざまな要因に対するユーザの関心を捉えます。 より具体的には、このフレームワークはユーザーのコンテキストに適合した好みをモデル化し、与えられたコンテキストに適応した説明を提供する。
• 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 contain rich semantic relationships related to items and incorporating such semantic relationships into recommender systems helps to explore the latent connections of items, thus improving the accuracy of prediction and enhancing the explainability of recommendations. However, such explainability is not adapted to users' contexts, which can significantly influence their preferences. In this work, we propose CA-KGCN (Context-Aware Knowledge Graph Convolutional Network), an end-to-end framework that can model users' preferences adapted to their contexts and can incorporate rich semantic relationships in the knowledge graph related to items. This framework captures users' attention to different factors: contexts and features of items. More specifically, the framework can model users' preferences adapted to their contexts and provide explanations adapted to the given context. Experiments on three real-world datasets show the effectiveness of our framework: modeling users' preferences adapted to their contexts and explaining the recommendations generated.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフは、アイテムに関連する豊富な意味関係を含み、そのような意味関係をレコメンデーションシステムに組み込むことで、アイテムの潜伏した関係を探索し、予測の精度を改善し、レコメンデーションの説明可能性を高める。 しかし、このような説明はユーザのコンテキストに適応せず、ユーザーの好みに大きく影響する可能性がある。 そこで本研究では,コンテキストに適応したユーザの嗜好をモデル化し,項目に関する知識グラフにリッチな意味関係を組み込むためのエンドツーエンドフレームワークであるca-kgcn(context-aware knowledge graph convolutional network)を提案する。 このフレームワークは、アイテムのコンテキストや特徴など、さまざまな要素に対するユーザの注意を捉える。 具体的には、コンテキストに適合したユーザの好みをモデル化し、与えられたコンテキストに適応した説明を提供する。 実世界の3つのデータセットの実験は、ユーザの好みを文脈に合わせてモデル化し、生成したリコメンデーションを説明するという、我々のフレームワークの有効性を示している。

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