Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation

論文の概要: Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16716v1
Date: Tue, 28 Nov 2023 12:00:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-29 18:29:38.812018
Title: Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation
Title（参考訳）: 推薦のためのグラフ事前学習とプロンプト学習
Authors: Yuhao Yang, Lianghao Xia, Da Luo, Kangyi Lin, Chao Huang
Abstract要約: GraphPLはパラメータ効率と動的グラフ事前学習と即時学習を組み合わせたフレームワークである。本フレームワークは,時間的プロンプト機構とグラフ構造的プロンプト学習機構をシームレスに統合することにより,ユーザの好みを進化させる課題に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.962982290136935
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: GNN-based recommenders have excelled in modeling intricate user-item interactions through multi-hop message passing. However, existing methods often overlook the dynamic nature of evolving user-item interactions, which impedes the adaption to changing user preferences and distribution shifts in newly arriving data. Thus, their scalability and performances in real-world dynamic environments are limited. In this study, we propose GraphPL, a framework that incorporates parameter-efficient and dynamic graph pre-training with prompt learning. This novel combination empowers GNNs to effectively capture both long-term user preferences and short-term behavior dynamics, enabling the delivery of accurate and timely recommendations. Our GraphPL framework addresses the challenge of evolving user preferences by seamlessly integrating a temporal prompt mechanism and a graph-structural prompt learning mechanism into the pre-trained GNN model. The temporal prompt mechanism encodes time information on user-item interaction, allowing the model to naturally capture temporal context, while the graph-structural prompt learning mechanism enables the transfer of pre-trained knowledge to adapt to behavior dynamics without the need for continuous incremental training. We further bring in a dynamic evaluation setting for recommendation to mimic real-world dynamic scenarios and bridge the offline-online gap to a better level. Our extensive experiments including a large-scale industrial deployment showcases the lightweight plug-in scalability of our GraphPL when integrated with various state-of-the-art recommenders, emphasizing the advantages of GraphPL in terms of effectiveness, robustness and efficiency.
Abstract（参考訳）: GNNベースのレコメンデータは、マルチホップメッセージパッシングによる複雑なユーザ-イテムインタラクションのモデリングに長けている。しかし,既存手法ではユーザとイテムの相互作用の動的性質を無視することが多く,ユーザの嗜好の変化や,新たに到着したデータの分散シフトへの適応を阻害する。したがって、現実世界の動的環境におけるスケーラビリティと性能は限られている。本研究では,パラメータ効率と動的グラフ事前学習を即時学習に組み込んだグラフPLを提案する。この新しい組み合わせにより、GNNは長期的なユーザの好みと短期的な振る舞いのダイナミクスの両方を効果的に捉え、正確でタイムリーなレコメンデーションの提供を可能にします。 graphplフレームワークは,事前学習したgnnモデルに時間的プロンプト機構とグラフ構造的プロンプト学習機構をシームレスに統合することにより,ユーザの好みを進化させる課題に対処する。時間的プロンプトメカニズムは、ユーザとイテムの相互作用に関する時間情報を符号化し、モデルが時間的コンテキストを自然に捉え、グラフ構造的プロンプト学習機構は、学習済みの知識を連続的なインクリメンタルトレーニングを必要とせずに、行動力学に適応させることができる。さらに,実世界の動的シナリオを模倣するレコメンデーションのための動的評価設定を導入し,オフライン・オンラインギャップをよりよいレベルに橋渡しする。大規模な産業展開を含む大規模な実験では、さまざまな最先端のレコメンデータと統合されたGraphPLの軽量なプラグインスケーラビリティを示し、有効性、堅牢性、効率性の観点からGraphPLの利点を強調しています。

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