論文の概要: Learning Social Graph for Inactive User Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05288v2
• Date: Tue, 21 May 2024 03:44:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 17:52:56.599399
• Title: Learning Social Graph for Inactive User Recommendation
• Title（参考訳）: 非アクティブなユーザ推薦のためのソーシャルグラフの学習
• Authors: Nian Liu, Shen Fan, Ting Bai, Peng Wang, Mingwei Sun, Yanhu Mo, Xiaoxiao Xu, Hong Liu, Chuan Shi,
• Abstract要約: LSIRはソーシャルレコメンデーションのための最適なソーシャルグラフ構造を学習する。 実世界のデータセットの実験では、LSIRはNDCGで最大129.58%の大幅な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.090904659803854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social relations have been widely incorporated into recommender systems to alleviate data sparsity problem. However, raw social relations don't always benefit recommendation due to their inferior quality and insufficient quantity, especially for inactive users, whose interacted items are limited. In this paper, we propose a novel social recommendation method called LSIR (\textbf{L}earning \textbf{S}ocial Graph for \textbf{I}nactive User \textbf{R}ecommendation) that learns an optimal social graph structure for social recommendation, especially for inactive users. LSIR recursively aggregates user and item embeddings to collaboratively encode item and user features. Then, graph structure learning (GSL) is employed to refine the raw user-user social graph, by removing noisy edges and adding new edges based on the enhanced embeddings. Meanwhile, mimic learning is implemented to guide active users in mimicking inactive users during model training, which improves the construction of new edges for inactive users. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that LSIR achieves significant improvements of up to 129.58\% on NDCG in inactive user recommendation. Our code is available at~\url{https://github.com/liun-online/LSIR}.
• Abstract（参考訳）: 社会関係は、データ空間の問題を軽減するためのレコメンデーションシステムに広く取り入れられている。 しかし, 交流項目が限られている不活発なユーザにとって, 粗末な品質と不十分な量のため, 生の社会関係は必ずしもレコメンデーションの恩恵を受けない。 本稿では,特に不活性ユーザを対象に,ソーシャルレコメンデーションのための最適なソーシャルグラフ構造を学習する,LSIR (\textbf{L}earning \textbf{S}ocial Graph for \textbf{I}nactive User \textbf{R}ecommendation) という新しいソーシャルレコメンデーション手法を提案する。 LSIRは、ユーザとアイテムの埋め込みを再帰的に集約して、アイテムとユーザ機能を協調的にエンコードする。 次に,グラフ構造学習(GSL)を用いて生のユーザ・ユーザ・ソーシャルグラフを改良し,ノイズの多いエッジを除去し,拡張された埋め込みに基づいて新たなエッジを追加する。 一方、モデルトレーニング中に非アクティブユーザを模倣する上で、アクティブユーザを誘導する模倣学習が実施され、非アクティブユーザのための新しいエッジの構築が向上する。 実世界のデータセットに対する大規模な実験により、LSIRはNDCGで最大129.58\%の大幅な改善を実現している。 私たちのコードは~\url{https://github.com/liun-online/LSIR}で利用可能です。

関連論文リスト

• Representation Learning with Large Language Models for Recommendation [34.46344639742642]
  本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた表現学習によるレコメンデータの強化を目的とした,モデルに依存しないフレームワーク RLMRec を提案する。 RLMRecには補助的なテキスト信号が組み込まれており、LLMが権限を持つユーザ/イテムプロファイリングパラダイムを開発し、LLMの意味空間と協調的関係信号の表現空間を整合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T15:51:13Z)
• Dual Intent Enhanced Graph Neural Network for Session-based New Item Recommendation [74.81561396321712]
  セッションベースレコメンデーションのためのデュアルインテント拡張グラフニューラルネットワークを提案する。 我々は,注意機構と履歴データの分布からユーザ意図を学習する。 対応する項目のレコメンデーションスコアを含む新項目確率を出力することにより、より高いスコアを持つ新項目をユーザに推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T02:42:12Z)
• Graph Collaborative Signals Denoising and Augmentation for Recommendation [75.25320844036574]
  ユーザ・ユーザ・項目間の相関を組み込んだグラフ隣接行列を提案する。 ユーザ・ユーザ・イテム相関と項目・イテム相関が組み合わさることで,豊富なインタラクションと不十分なインタラクションを持つユーザのレコメンデーションが向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T19:43:37Z)
• FedGRec: Federated Graph Recommender System with Lazy Update of Latent Embeddings [108.77460689459247]
  プライバシー問題を軽減するためのフェデレートグラフレコメンダシステム(FedGRec)を提案する。 本システムでは,ユーザとサーバは,ユーザとアイテムに対する遅延埋め込みを明示的に記憶する。 我々は,遅延埋め込みを相互作用グラフの欠落のプロキシとして用いることの有効性を検証するために,広範な実験的な評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T01:08:20Z)
• Federated Social Recommendation with Graph Neural Network [69.36135187771929]
  本稿では,ソーシャル情報とユーザ・イテムの相互作用を融合させることにより,ソーシャル・レコメンデーションの問題であるソーシャル・リコメンデーションの緩和を提案する。 我々は textbfGraph Neural Network (FeSoG) を用いた textbfFedrated textbfSocial 推薦フレームワークを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-21T09:41:39Z)
• Learning to Learn a Cold-start Sequential Recommender [70.5692886883067]
  コールドスタート勧告は、現代のオンラインアプリケーションにおいて緊急の問題である。 メタ学習に基づくコールドスタートシーケンシャルレコメンデーションフレームワークMetaCSRを提案する。 MetaCSRは、通常のユーザの行動から共通のパターンを学ぶ能力を持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-18T08:11:24Z)
• Knowledge-aware Coupled Graph Neural Network for Social Recommendation [29.648300580880683]
  我々は、アイテムやユーザ間で依存する知識をレコメンデーションフレームワークに注入する知識認識結合グラフニューラルネットワーク(KCGN)を提案する。 KCGNは,グローバルグラフ構造認識のための相互情報を活用することにより,高次ユーザ・アイテム関係符号化を実現する。 さらに、動的マルチタイプユーザ-イテム対話パターンをキャプチャする機能により、KCGNをさらに強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T09:13:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。