論文の概要: Contrastive Multi-Level Graph Neural Networks for Session-based
Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02938v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 08:11:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 14:58:53.032449
- Title: Contrastive Multi-Level Graph Neural Networks for Session-based
Recommendation
- Title(参考訳): セッションベースレコメンデーションのためのコントラスト多レベルグラフニューラルネットワーク
- Authors: Fuyun Wang, Xingyu Gao, Zhenyu Chen, Lei Lyu
- Abstract要約: セッションベースのレコメンデーション(SBR)は、匿名ユーザ行動シーケンスに基づいて、ある時点において次の項目を予測することを目的としている。
既存のメソッドは通常、単純なアイテム遷移情報に基づいてセッション表現をモデル化する。
本稿では,複雑かつ高次項目遷移情報を活用するために,新しいコントラッシブ・マルチレベルグラフニューラルネットワーク(CM-GNN)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.9213348043964
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Session-based recommendation (SBR) aims to predict the next item at a certain
time point based on anonymous user behavior sequences. Existing methods
typically model session representation based on simple item transition
information. However, since session-based data consists of limited users'
short-term interactions, modeling session representation by capturing fixed
item transition information from a single dimension suffers from data sparsity.
In this paper, we propose a novel contrastive multi-level graph neural networks
(CM-GNN) to better exploit complex and high-order item transition information.
Specifically, CM-GNN applies local-level graph convolutional network (L-GCN)
and global-level network (G-GCN) on the current session and all the sessions
respectively, to effectively capture pairwise relations over all the sessions
by aggregation strategy. Meanwhile, CM-GNN applies hyper-level graph
convolutional network (H-GCN) to capture high-order information among all the
item transitions. CM-GNN further introduces an attention-based fusion module to
learn pairwise relation-based session representation by fusing the item
representations generated by L-GCN and G-GCN. CM-GNN averages the item
representations obtained by H-GCN to obtain high-order relation-based session
representation. Moreover, to convert the high-order item transition information
into the pairwise relation-based session representation, CM-GNN maximizes the
mutual information between the representations derived from the fusion module
and the average pool layer by contrastive learning paradigm. We conduct
extensive experiments on multiple widely used benchmark datasets to validate
the efficacy of the proposed method. The encouraging results demonstrate that
our proposed method outperforms the state-of-the-art SBR techniques.
- Abstract(参考訳): セッションベースのレコメンデーション(SBR)は、匿名ユーザ行動シーケンスに基づいて、ある時点において次の項目を予測することを目的としている。
既存のメソッドは通常、単純なアイテム遷移情報に基づいてセッション表現をモデル化する。
しかし,セッションベースデータは限られたユーザの短期的インタラクションで構成されているため,単一次元から固定項目遷移情報をキャプチャしてセッション表現をモデル化することは,データの疎度に悩まされる。
本稿では,複雑かつ高次項目遷移情報を活用するために,新しいコントラスト型マルチレベルグラフニューラルネットワーク(CM-GNN)を提案する。
具体的には、CM-GNNは、各セッションと全セッションに、それぞれローカルレベルグラフ畳み込みネットワーク(L-GCN)とグローバルレベルネットワーク(G-GCN)を適用し、アグリゲーション戦略により、全てのセッションのペアワイズ関係を効果的にキャプチャする。
一方、CM-GNNは高次グラフ畳み込みネットワーク(H-GCN)を用いて、すべての項目遷移の中で高次情報をキャプチャする。
CM-GNNはまた、L-GCNとG-GCNによって生成されたアイテム表現を融合させることで、ペアワイズな関係に基づくセッション表現を学習するための注意ベースの融合モジュールも導入している。
CM-GNNは、H-GCNによって得られた項目表現を平均化し、高次関係に基づくセッション表現を得る。
さらに、高次項目遷移情報を対関係に基づくセッション表現に変換するために、CM-GNNは、融合モジュールから派生した表現と平均プール層との相互情報をコントラッシブ学習パラダイムにより最大化する。
提案手法の有効性を検証するために,複数のベンチマークデータセットを用いた広範囲な実験を行った。
その結果,提案手法は最先端のSBR技術よりも優れていた。
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