論文の概要: Alleviating Behavior Data Imbalance for Multi-Behavior Graph Collaborative Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06777v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 08:46:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:54:22.026874
• Title: Alleviating Behavior Data Imbalance for Multi-Behavior Graph Collaborative Filtering
• Title（参考訳）: マルチビヘイビアグラフ協調フィルタリングのための行動データ不均衡の緩和
• Authors: Yijie Zhang, Yuanchen Bei, Shiqi Yang, Hao Chen, Zhiqing Li, Lijia Chen, Feiran Huang
• Abstract要約: マルチビヘイビアグラフ協調フィルタリングのための振舞いデータ不均衡を緩和する簡易かつ効果的なモデルであるIGGCFを提案する。 IMGCFはマルチタスク学習フレームワークを使用して、マルチビヘイビアグラフ上の協調フィルタリングを行う。 広く使われている2つのマルチビヘイビアデータセットの実験は、IGGCFの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.396131602165598
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph collaborative filtering, which learns user and item representations through message propagation over the user-item interaction graph, has been shown to effectively enhance recommendation performance. However, most current graph collaborative filtering models mainly construct the interaction graph on a single behavior domain (e.g. click), even though users exhibit various types of behaviors on real-world platforms, including actions like click, cart, and purchase. Furthermore, due to variations in user engagement, there exists an imbalance in the scale of different types of behaviors. For instance, users may click and view multiple items but only make selective purchases from a small subset of them. How to alleviate the behavior imbalance problem and utilize information from the multiple behavior graphs concurrently to improve the target behavior conversion (e.g. purchase) remains underexplored. To this end, we propose IMGCF, a simple but effective model to alleviate behavior data imbalance for multi-behavior graph collaborative filtering. Specifically, IMGCF utilizes a multi-task learning framework for collaborative filtering on multi-behavior graphs. Then, to mitigate the data imbalance issue, IMGCF improves representation learning on the sparse behavior by leveraging representations learned from the behavior domain with abundant data volumes. Experiments on two widely-used multi-behavior datasets demonstrate the effectiveness of IMGCF.
• Abstract（参考訳）: ユーザとイテムのインタラクショングラフ上でメッセージの伝搬を通じてユーザとアイテムの表現を学習するグラフ協調フィルタリングは、推奨性能を効果的に向上させる。 しかし、現在のグラフコラボレーティブフィルタリングモデルのほとんどは、クリック、カート、購入などのアクションを含む現実世界のプラットフォーム上で、ユーザがさまざまな種類の振る舞いを示すにもかかわらず、単一の行動ドメイン(クリックなど)上でインタラクショングラフを構築する。 さらに、ユーザのエンゲージメントの変動により、さまざまなタイプの行動の規模に不均衡が存在する。 例えば、ユーザーは複数のアイテムをクリックして見ることができるが、その小さなサブセットからしか購入できない。 行動の不均衡を緩和し、複数の行動グラフからの情報を同時に活用して、ターゲットの行動変換(購入など)を改善する方法については、未検討のままである。 この目的のために,マルチビヘイビアグラフ協調フィルタリングのための振舞いデータ不均衡を緩和する簡易かつ効果的なモデルであるIGGCFを提案する。 特に、IMGCFはマルチタスク学習フレームワークを使用して、マルチビヘイビアグラフ上の協調フィルタリングを行う。 そして、データ不均衡問題を緩和するために、ICGCFは、豊富なデータボリュームを持つ振る舞い領域から学習した表現を活用することにより、スパース動作の表現学習を改善する。 広く使われている2つのマルチビヘイビアデータセットの実験は、IGGCFの有効性を実証している。

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