論文の概要: Understanding Inter-Session Intentions via Complex Logical Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13866v1
- Date: Thu, 21 Dec 2023 14:03:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-22 14:40:51.614949
- Title: Understanding Inter-Session Intentions via Complex Logical Reasoning
- Title（参考訳）: 複雑な論理推論によるセッション間意図の理解
- Authors: Jiaxin Bai, Chen Luo, Zheng Li, Qingyu Yin, Yangqiu Song
- Abstract要約: ユーザ意図は複雑で、複数のセッションとAnd、Or、Notといった論理演算子によって接続される属性要求を含む。
本稿では,セッションをアイテムのハイパーエッジとして扱う,論理的セッション複雑クエリ応答のタスクを紹介する。
また,新たなモデルであるLSGT(Logical Session Graph Transformer)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.856664702831424
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Understanding user intentions is crucial for enhancing product
recommendations, navigation suggestions, and query reformulations. However,
user intentions can be complex, involving multiple sessions and attribute
requirements connected by logical operators such as And, Or, and Not. For
example, a user may search for Nike or Adidas running shoes across various
sessions, with a preference for the color purple. In another case, a user may
have purchased a mattress in a previous session and is now seeking a
corresponding bed frame without intending to buy another mattress. Prior
research on session understanding has not sufficiently addressed how to make
product or attribute recommendations for such complex intentions. In this
paper, we introduce the task of logical session complex query answering, where
sessions are treated as hyperedges of items, and we formulate the problem of
complex intention understanding as a task of logical session complex queries
answering (LS-CQA) on an aggregated hypergraph of sessions, items, and
attributes. The proposed task is a special type of complex query answering task
with sessions as ordered hyperedges. We also propose a new model, the Logical
Session Graph Transformer (LSGT), which captures interactions among items
across different sessions and their logical connections using a transformer
structure. We analyze the expressiveness of LSGT and prove the permutation
invariance of the inputs for the logical operators. We evaluate LSGT on three
datasets and demonstrate that it achieves state-of-the-art results.
- Abstract（参考訳）: ユーザの意図を理解することは、製品レコメンデーション、ナビゲーション提案、クエリ修正を強化するために重要です。
しかし、ユーザの意図は複雑になり、複数のセッションとAnd、Or、Notといった論理演算子によって接続される属性要求が伴う。
例えば、ユーザーは様々なセッションでナイキやアディダスのランニングシューズを検索できる。
別のケースでは、ユーザーは前回のセッションでマットレスを購入し、別のマットレスを購入するつもりもなく、対応するベッドフレームを求めている。
セッション理解に関する以前の研究では、このような複雑な意図に対する製品や属性の推奨方法が十分に解決されていない。
本稿では,セッションをアイテムのハイパーエッジとして扱う論理セッション複合クエリ応答のタスクを紹介し,セッション,項目,属性の集約ハイパーグラフ上での論理セッション複合クエリ応答(LS-CQA)のタスクとして,複雑な意図理解の問題を定式化する。
提案するタスクは,セッションを順序付きハイパーエッジとする,特別なタイプの複雑なクエリ応答タスクである。
また,新たなモデルであるLSGT(Logical Session Graph Transformer)を提案する。
LSGTの表現性を解析し、論理演算子に対する入力の置換不変性を証明する。
LSGTを3つのデータセットで評価し,その結果が得られたことを示す。
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