論文の概要: Intent-guided Heterogeneous Graph Contrastive Learning for Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17234v2
- Date: Sun, 28 Jul 2024 15:00:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 19:18:46.571781
- Title: Intent-guided Heterogeneous Graph Contrastive Learning for Recommendation
- Title（参考訳）: 推薦のためのインテントガイド付き異種グラフコントラスト学習
- Authors: Lei Sang, Yu Wang, Yi Zhang, Yiwen Zhang, Xindong Wu,
- Abstract要約: Intent-guided Heterogeneous Graph Contrastive Learning (IHGCL)と呼ばれる革新的なフレームワークを提案する。
IHGCLはメタパスに含まれるインテントをキャプチャすることでCLベースのレコメンデーションを強化することを目的としている。
6つの異なるデータセットで実施された経験的評価は、我々のIHGCLフレームワークの優れた性能を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.889906784627904
- License:
- Abstract: Contrastive Learning (CL)-based recommender systems have gained prominence in the context of Heterogeneous Graph (HG) due to their capacity to enhance the consistency of representations across different views. However, existing frameworks often neglect the fact that user-item interactions within HG are governed by diverse latent intents (e.g., brand preferences or demographic characteristics of item audiences), which are pivotal in capturing fine-grained relations. The exploration of these underlying intents, particularly through the lens of meta-paths in HGs, presents us with two principal challenges: i) How to integrate CL with intents; ii) How to mitigate noise from meta-path-driven intents. To address these challenges, we propose an innovative framework termed Intent-guided Heterogeneous Graph Contrastive Learning (IHGCL), which designed to enhance CL-based recommendation by capturing the intents contained within meta-paths. Specifically, the IHGCL framework includes: i) a meta-path-based Dual Contrastive Learning (DCL) approach to effectively integrate intents into the recommendation, constructing intent-intent contrast and intent-interaction contrast; ii) a Bottlenecked AutoEncoder (BAE) that combines mask propagation with the information bottleneck principle to significantly reduce noise perturbations introduced by meta-paths. Empirical evaluations conducted across six distinct datasets demonstrate the superior performance of our IHGCL framework relative to conventional baseline methods. Our model implementation is available at https://github.com/wangyu0627/IHGCL.
- Abstract（参考訳）: Contrastive Learning (CL)ベースのレコメンダシステムは、異種グラフ(HG)のコンテキストにおいて、異なるビュー間の表現の整合性を高める能力から注目されている。
しかし、既存のフレームワークは、HG内のユーザとイテムの相互作用が様々な潜在意図(例えば、アイテムオーディエンスにおけるブランドの好みや人口特性)によって支配されているという事実を無視することが多い。
これらの基礎となる意図の探索、特にHGのメタパスのレンズを通して、主な課題が2つあります。
一 CLを意図と一体化する方法
二 メタパス駆動の意図から騒音を緩和する方法。
これらの課題に対処するために,メタパスに含まれる意図を捉え,CLに基づく推薦を強化することを目的とした,Intent-guided Heterogeneous Graph Contrastive Learning (IHGCL) と呼ばれる革新的なフレームワークを提案する。
具体的には、IHGCLフレームワークには以下のものがある。
一 メタパスに基づくデュアルコントラスト学習(DCL)アプローチで、インテントを推薦に効果的に統合し、インテント・インテント・コントラストとインテント・インタラクティヴ・コントラストを構築すること。
二 メタパスが導入したノイズ摂動を著しく低減するために、マスク伝搬と情報ボトルネック原理を組み合わせたボトルネック式オートエンコーダ(BAE)
6つの異なるデータセットで実施した経験的評価は、従来のベースライン手法と比較して、我々のIHGCLフレームワークの優れた性能を示している。
我々のモデル実装はhttps://github.com/wangyu0627/IHGCLで利用可能です。
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