論文の概要: MONET: Modality-Embracing Graph Convolutional Network and Target-Aware Attention for Multimedia Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09511v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 03:28:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 17:10:54.369067
• Title: MONET: Modality-Embracing Graph Convolutional Network and Target-Aware Attention for Multimedia Recommendation
• Title（参考訳）: monet:モダリティを包含するグラフ畳み込みネットワークとマルチメディア推薦のためのターゲット意識
• Authors: Yungi Kim, Taeri Kim, Won-Yong Shin, and Sang-Wook Kim
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いたマルチメディアレコメンデータシステムに着目する。 本研究は,商品の嗜好を正確に把握するために,より効果的にマルチモーダル機能を活用することを目的とする。 我々は,モダリティを考慮したGCN(MeGCN)とターゲット認識型アテンションの2つの基本概念からなる,MONETという新しいマルチメディアレコメンデータシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.61057660080108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we focus on multimedia recommender systems using graph convolutional networks (GCNs) where the multimodal features as well as user-item interactions are employed together. Our study aims to exploit multimodal features more effectively in order to accurately capture users' preferences for items. To this end, we point out following two limitations of existing GCN-based multimedia recommender systems: (L1) although multimodal features of interacted items by a user can reveal her preferences on items, existing methods utilize GCN designed to focus only on capturing collaborative signals, resulting in insufficient reflection of the multimodal features in the final user/item embeddings; (L2) although a user decides whether to prefer the target item by considering its multimodal features, existing methods represent her as only a single embedding regardless of the target item's multimodal features and then utilize her embedding to predict her preference for the target item. To address the above issues, we propose a novel multimedia recommender system, named MONET, composed of following two core ideas: modality-embracing GCN (MeGCN) and target-aware attention. Through extensive experiments using four real-world datasets, we demonstrate i) the significant superiority of MONET over seven state-of-the-art competitors (up to 30.32% higher accuracy in terms of recall@20, compared to the best competitor) and ii) the effectiveness of the two core ideas in MONET. All MONET codes are available at https://github.com/Kimyungi/MONET.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(gcns)を用いたマルチメディアレコメンダシステムに着目し,マルチモーダル機能とユーザ・テーマインタラクションを併用する。 本研究は,商品の嗜好を正確に把握するために,より効果的にマルチモーダル機能を活用することを目的とする。 To this end, we point out following two limitations of existing GCN-based multimedia recommender systems: (L1) although multimodal features of interacted items by a user can reveal her preferences on items, existing methods utilize GCN designed to focus only on capturing collaborative signals, resulting in insufficient reflection of the multimodal features in the final user/item embeddings; (L2) although a user decides whether to prefer the target item by considering its multimodal features, existing methods represent her as only a single embedding regardless of the target item's multimodal features and then utilize her embedding to predict her preference for the target item. 上記の課題に対処するために,モダリティを考慮したGCN(MeGCN)とターゲット認識型アテンションの2つの基本概念からなる,MONETという新しいマルチメディアレコメンデータシステムを提案する。 4つの実世界のデータセットを用いた広範囲な実験を通じて i) 7つの最先端コンペティター(最高のコンペティターと比較して、リコール@20の精度が最大30.32%高い)とMONETの顕著な優位性 ii)MONETにおける2つの中核的概念の有効性。 すべてのMONETコードはhttps://github.com/Kimyungi/MONETで入手できる。

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