論文の概要: Hypergrah-Enhanced Dual Convolutional Network for Bundle Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11018v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 08:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 20:38:38.869047
• Title: Hypergrah-Enhanced Dual Convolutional Network for Bundle Recommendation
• Title（参考訳）: バンドルレコメンデーションのためのHypergrah-Enhanced Dual Convolutional Network
• Authors: Kangbo Liu, Yang Li, Yaoxin Wu, Zhaoxuan Wang, Xiaoxu Wang
• Abstract要約: 我々は、ハイパーグラフ強化デュアル畳み込みニューラルネットワーク(HED)と呼ばれるバンドルレコメンデーションのための統一モデルを開発する。 まず、ユーザ、アイテム、バンドル間のインタラクションのダイナミクスを捉えるための完全なハイパーグラフを構築し、続いてU-Bインタラクション情報を組み込んで、ユーザから派生した情報表現を強化し、組込みベクトルをバンドルする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.08634397606628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bundle recommendations strive to offer users a set of items as a package named bundle, enhancing convenience and contributing to the seller's revenue. While previous approaches have demonstrated notable performance, we argue that they may compromise the ternary relationship among users, items, and bundles. This compromise can result in information loss, ultimately impacting the overall model performance. To address this gap, we develop a unified model for bundle recommendation, termed hypergraph-enhanced dual convolutional neural network (HED). Our approach is characterized by two key aspects. Firstly, we construct a complete hypergraph to capture interaction dynamics among users, items, and bundles. Secondly, we incorporate U-B interaction information to enhance the information representation derived from users and bundle embedding vectors. Extensive experimental results on the Youshu and Netease datasets have demonstrated that HED surpasses state-of-the-art baselines, proving its effectiveness. In addition, various ablation studies and sensitivity analyses revealed the working mechanism and proved our effectiveness. Codes and datasets are available at https://github.com/AAI-Lab/HED
• Abstract（参考訳）: bundle recommendationsは、bundleという名前のパッケージとして一連のアイテムを提供し、利便性を高め、販売者の収益に貢献することを目的としている。 これまでのアプローチでは顕著なパフォーマンスを示していたが,ユーザ,アイテム,バンドル間の3次関係を損なう可能性がある。 この妥協は情報損失をもたらし、最終的にはモデル全体のパフォーマンスに影響を及ぼす。 このギャップに対処するため,我々は,hypergraph-enhanced dual convolutional neural network (hed)と呼ばれる,バンドルレコメンデーションのための統一モデルを開発した。 我々のアプローチは2つの重要な側面によって特徴づけられる。 まず、ユーザ、アイテム、バンドル間のインタラクションダイナミクスをキャプチャするために、完全なハイパーグラフを構築します。 次に、u-bインタラクション情報を取り込んで、ユーザから派生した情報表現と埋め込みベクトルをバンドルする。 YoushuとNeteaseデータセットの大規模な実験結果によると、HEDは最先端のベースラインを超え、その有効性を証明している。 さらに, 各種アブレーション研究および感度解析により作業機構が明らかになり, 有効性が確認された。 コードとデータセットはhttps://github.com/aai-lab/hedで入手できる。

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