論文の概要: Hypergraph Enhanced Knowledge Tree Prompt Learning for Next-Basket Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15851v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 02:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 16:07:29.786105
• Title: Hypergraph Enhanced Knowledge Tree Prompt Learning for Next-Basket Recommendation
• Title（参考訳）: next-basketレコメンデーションのためのハイパーグラフ強化知識木プロンプト学習
• Authors: Zi-Feng Mai, Chang-Dong Wang, Zhongjie Zeng, Ya Li, Jiaquan Chen, Philip S. Yu
• Abstract要約: 次バスケットレコメンデーション(NBR)は、対応するバスケットシーケンスが与えられた次のバスケット内のアイテムを推論することを目的としている。 HEKP4NBRは知識グラフ(KG)をKTP(Knowledge Tree Prompt)と呼ばれるプロンプトに変換し、PLMがOOV(Out-Of-Vocabulary)アイテムIDをエンコードするのを助ける。 ハイパーグラフ畳み込みモジュールは、複数の側面からMoEモデルによって測定されたアイテム類似性に基づいてハイパーグラフを構築するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.55786122323965
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Next-basket recommendation (NBR) aims to infer the items in the next basket given the corresponding basket sequence. Existing NBR methods are mainly based on either message passing in a plain graph or transition modelling in a basket sequence. However, these methods only consider point-to-point binary item relations while item dependencies in real world scenarios are often in higher order. Additionally, the importance of the same item to different users varies due to variation of user preferences, and the relations between items usually involve various aspects. As pretrained language models (PLMs) excel in multiple tasks in natural language processing (NLP) and computer vision (CV), many researchers have made great efforts in utilizing PLMs to boost recommendation. However, existing PLM-based recommendation methods degrade when encountering Out-Of-Vocabulary (OOV) items. OOV items are those whose IDs are out of PLM's vocabulary and thus unintelligible to PLM. To settle the above challenges, we propose a novel method HEKP4NBR, which transforms the knowledge graph (KG) into prompts, namely Knowledge Tree Prompt (KTP), to help PLM encode the OOV item IDs in the user's basket sequence. A hypergraph convolutional module is designed to build a hypergraph based on item similarities measured by an MoE model from multiple aspects and then employ convolution on the hypergraph to model correlations among multiple items. Extensive experiments are conducted on HEKP4NBR on two datasets based on real company data and validate its effectiveness against multiple state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: next-basket recommendation (nbr) は、対応するバスケットシーケンスから次のバスケットのアイテムを推測することを目的としている。 既存のnbrメソッドは、主にプレーングラフでのメッセージパッシングか、バスケットシーケンスでの遷移モデリングに基づいている。 しかし、これらの手法はポイント・ツー・ポイントのバイナリアイテム関係のみを考慮し、現実世界のシナリオにおけるアイテム依存度は高次であることが多い。 さらに、異なるユーザに対する同じ項目の重要性は、ユーザの好みの変化によって異なり、アイテム間の関係は通常、さまざまな側面を含む。 プレトレーニング言語モデル(PLM)は自然言語処理(NLP)とコンピュータビジョン(CV)の複数のタスクに優れており、多くの研究者がPLMを活用してレコメンデーションを強化している。 しかし,既存の PLM ベースのレコメンデーション手法は,Of-Vocabulary (OOV) 項目に遭遇すると劣化する。 OOVアイテムは、PLMの語彙外にあるIDであり、PLMには理解できないものである。 そこで本研究では,知識グラフ(KG)をKTP(Knowledge Tree Prompt)というプロンプトに変換する手法HEKP4NBRを提案する。 ハイパーグラフ畳み込みモジュールは、複数の側面からMoEモデルによって測定されたアイテム類似度に基づいてハイパーグラフを構築し、ハイパーグラフに畳み込みを用いて複数の項目間の相関をモデル化する。 実企業データに基づく2つのデータセットを用いたhekp4nbrの広範な実験を行い,その効果を検証する。

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