論文の概要: Improving Matrix Completion by Exploiting Rating Ordinality in Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04504v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 14:04:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 13:54:21.879324
• Title: Improving Matrix Completion by Exploiting Rating Ordinality in Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークにおけるレーティング規則の爆発による行列補完の改善
• Authors: Jaehyun Lee, Seonku Kang, Hwanjo Yu
• Abstract要約: マトリックスの完成はレコメンデーションシステムにおいて重要な研究領域である。 最近の手法では、評価行列を、観測された評価を示すラベル付きエッジを持つ、ユーザイデムのバイパーティイトグラフと見なしている。 本稿では,GNN ベースの Matrix Completion におけるレーティング規則の活用を目的とした ROGMC という新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.288361490454276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Matrix completion is an important area of research in recommender systems. Recent methods view a rating matrix as a user-item bi-partite graph with labeled edges denoting observed ratings and predict the edges between the user and item nodes by using the graph neural network (GNN). Despite their effectiveness, they treat each rating type as an independent relation type and thus cannot sufficiently consider the ordinal nature of the ratings. In this paper, we explore a new approach to exploit rating ordinality for GNN, which has not been studied well in the literature. We introduce a new method, called ROGMC, to leverage Rating Ordinality in GNN-based Matrix Completion. It uses cumulative preference propagation to directly incorporate rating ordinality in GNN's message passing, allowing for users' stronger preferences to be more emphasized based on inherent orders of rating types. This process is complemented by interest regularization which facilitates preference learning using the underlying interest information. Our extensive experiments show that ROGMC consistently outperforms the existing strategies of using rating types for GNN. We expect that our attempt to explore the feasibility of utilizing rating ordinality for GNN may stimulate further research in this direction.
• Abstract（参考訳）: マトリックス完成はレコメンデーションシステムにおいて重要な研究領域である。 近年の手法では、評価行列を、観測された評価を示すラベル付きエッジを持つ、ユーザとアイテムノード間のエッジをグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて予測する。 その効果にもかかわらず、彼らはそれぞれのレーティングタイプを独立した関係タイプとして扱うため、レーティングの順序性は十分に考慮できない。 本稿では,本論文ではあまり研究されていないGNNの格付け基準を活用するための新しい手法について検討する。 本稿では,GNN ベースの Matrix Completion におけるレーティング規則性を活用する新しい手法 ROGMC を提案する。 累積的な嗜好の伝搬を利用して、GNNのメッセージパッシングに評価規則を直接組み込むことで、ユーザーのより強い嗜好をより強調することができる。 このプロセスは、基礎となる関心情報を用いた選好学習を容易にする利子正規化によって補完される。 広範にわたる実験により, ROGMC は GNN のレーティング型を用いた既存戦略を一貫して上回っていることがわかった。 我々は、GNNにおける評価基準の適用可能性を探究する試みが、この方向のさらなる研究を刺激する可能性があると期待している。

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