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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16716v3
• Date: Sun, 14 Jan 2024 09:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 00:37:54.224864
• Title: GraphPro: Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation
• Title（参考訳）: GraphPro: 推奨のためのグラフ事前トレーニングとプロンプト学習
• Authors: Yuhao Yang, Lianghao Xia, Da Luo, Kangyi Lin, Chao Huang
• Abstract要約: GraphProはパラメータ効率と動的グラフ事前トレーニング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 GraphPro, 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 GraphPro 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 GraphPro when integrated with various state-of-the-art recommenders, emphasizing the advantages of GraphPro 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と即時学習を組み合わせたグラフプロを提案する。 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。 graphpro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は、さまざまな最先端のレコメンデータと統合されたGraphPro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GraphProの利点を強調します。

関連論文リスト

• Instance-Aware Graph Prompt Learning [71.26108600288308]
  本稿では,インスタンス対応グラフプロンプト学習(IA-GPL)について紹介する。 このプロセスでは、軽量アーキテクチャを使用して各インスタンスの中間プロンプトを生成する。 複数のデータセットと設定で実施された実験は、最先端のベースラインと比較して、IA-GPLの優れたパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T18:38:38Z)
• GPT4Rec: Graph Prompt Tuning for Streaming Recommendation [30.604441550735494]
  本稿では,ストリームレコメンデーションのためのグラフプロンプトチューニング手法であるGPT4Recを提案する。 特に、GPT4Recはグラフパターンを複数のビューに分解する。 ユーザ-テムグラフ内のさまざまなインタラクションパターンにまたがってモデルをガイドする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T13:59:31Z)
• Gradient Transformation: Towards Efficient and Model-Agnostic Unlearning for Dynamic Graph Neural Networks [66.70786325911124]
  グラフアンラーニングは、ユーザのプライバシ保護と、望ましくないデータによるネガティブな影響軽減に不可欠なツールとして登場した。 DGNNの普及に伴い、動的グラフアンラーニングの実装を検討することが不可欠となる。 DGNNアンラーニングを実装するために,効率的,効率的,モデルに依存しない,事後処理手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T10:26:18Z)
• TimeGraphs: Graph-based Temporal Reasoning [64.18083371645956]
  TimeGraphsは階層的時間グラフとして動的相互作用を特徴付ける新しいアプローチである。 提案手法は,コンパクトなグラフベース表現を用いて相互作用をモデル化し,多種多様な時間スケールでの適応推論を可能にする。 我々は,サッカーシミュレータ,抵抗ゲーム,MOMA人間活動データセットなど,複雑でダイナミックなエージェントインタラクションを持つ複数のデータセット上でTimeGraphsを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-06T06:26:49Z)
• HetGPT: Harnessing the Power of Prompt Tuning in Pre-Trained Heterogeneous Graph Neural Networks [24.435068514392487]
  HetGPTは、グラフニューラルネットワークのトレーニング後プロンプトフレームワークである。 半教師付きノード分類における最先端HGNNの性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T19:35:57Z)
• EasyDGL: Encode, Train and Interpret for Continuous-time Dynamic Graph Learning [92.71579608528907]
  本稿では,3つのモジュールから構成される使い勝手の良いパイプライン(EasyDGL)を設計することを目的とする。 EasyDGLは、進化するグラフデータからモデルが学習する周波数コンテンツの予測力を効果的に定量化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T06:35:08Z)
• Learning Dual Dynamic Representations on Time-Sliced User-Item Interaction Graphs for Sequential Recommendation [62.30552176649873]
  シーケンシャルレコメンデーションのための動的表現学習モデル(DRL-SRe)を考案する。 両面から動的に特徴付けるためのユーザ・イテム相互作用をモデル化するため,提案モデルでは,時間スライス毎にグローバルなユーザ・イテム相互作用グラフを構築した。 モデルが微粒な時間情報を捕捉することを可能にするため,連続時間スライス上での補助的時間予測タスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T07:44:27Z)
• TCL: Transformer-based Dynamic Graph Modelling via Contrastive Learning [87.38675639186405]
  我々は,動的に進化するグラフを連続的に扱う,TCLと呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークアプローチを提案する。 我々の知る限りでは、これは動的グラフ上の表現学習にコントラスト学習を適用する最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T15:33:25Z)
• GraphSAIL: Graph Structure Aware Incremental Learning for Recommender Systems [47.51104205511256]
  我々は、一般的に経験されている破滅的な忘れの問題に対処するために、グラフ構造対応インクリメンタルラーニングフレームワーク、GraphSAILを開発した。 本手法は,インクリメンタルモデル更新時にユーザの長期的嗜好(項目の長期的特性)を保存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T04:33:59Z)
• Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs [4.5158585619109495]
  時系列グラフネットワーク(TGN)は,時系列イベントのシーケンスとして表される動的グラフの深層学習のための汎用的で効率的なフレームワークである。 メモリモジュールとグラフベースの演算子を組み合わせた新しい組み合わせにより、TGNは、計算効率が向上した以前のアプローチを大幅に上回ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T16:06:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。