論文の概要: Preference and Concurrence Aware Bayesian Graph Neural Networks for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11486v1
• Date: Thu, 30 Nov 2023 11:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 13:38:06.038806
• Title: Preference and Concurrence Aware Bayesian Graph Neural Networks for Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムのためのベイズグラフニューラルネットワークの選好と共起性
• Authors: Hongjian Gu, Yaochen Hu, Yingxue Zhang
• Abstract要約: グラフベースのコラボレーティブフィルタリング手法はレコメンダシステムの性能向上に寄与した。 本稿では,ユーザの好みや項目の一致,重要なグラフ構造情報などを共同で検討する効率的な生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.465420718331109
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph-based collaborative filtering methods have prevailing performance for recommender systems since they can capture high-order information between users and items, in which the graphs are constructed from the observed user-item interactions that might miss links or contain spurious positive interactions in industrial scenarios. The Bayesian Graph Neural Network framework approaches this issue with generative models for the interaction graphs. The critical problem is to devise a proper family of graph generative models tailored to recommender systems. We propose an efficient generative model that jointly considers the preferences of users, the concurrence of items and some important graph structure information. Experiments on four popular benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our proposed graph generative methods for recommender systems.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの協調フィルタリング手法は、ユーザとアイテム間の高次情報をキャプチャできるため、インダストリアルシナリオにおけるリンクを欠いたり、刺激的なポジティブなインタラクションを含む可能性のある、観測されたユーザとイテムのインタラクションからグラフを構築することができるため、レコメンデータシステムの性能が向上している。 Bayesian Graph Neural Networkフレームワークは、相互作用グラフの生成モデルによってこの問題にアプローチする。 重要な問題は、レコメンデーターシステムに適したグラフ生成モデルの適切なファミリーを考案することである。 本稿では,ユーザの好みや項目の一致,重要なグラフ構造情報などを共同で検討する効率的な生成モデルを提案する。 提案したグラフ生成手法の有効性を示す4つのベンチマークデータセットの実験を行った。

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