論文の概要: A GNN Model with Adaptive Weights for Session-Based Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05051v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 13:13:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:47:15.127054
• Title: A GNN Model with Adaptive Weights for Session-Based Recommendation Systems
• Title（参考訳）: セッションベース推薦システムにおける適応重み付きGNNモデル
• Authors: Begüm Özbay, Dr. Resul Tugay, Prof. Dr. Şule Gündüz Öğüdücü,
• Abstract要約: セッションベースレコメンデーション(SBR)で使用できる新しいアプローチを提案する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)ベクトルに適用した適応重み付け機構を提案する。 アイテムは、重み付けメカニズムの結果、各セッション内で様々な重要性の度合いが割り当てられます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Session-based recommendation systems aim to model users' interests based on their sequential interactions to predict the next item in an ongoing session. In this work, we present a novel approach that can be used in session-based recommendations (SBRs). Our goal is to enhance the prediction accuracy of an existing session-based recommendation model, the SR-GNN model, by introducing an adaptive weighting mechanism applied to the graph neural network (GNN) vectors. This mechanism is designed to incorporate various types of side information obtained through different methods during the study. Items are assigned varying degrees of importance within each session as a result of the weighting mechanism. We hypothesize that this adaptive weighting strategy will contribute to more accurate predictions and thus improve the overall performance of SBRs in different scenarios. The adaptive weighting strategy can be utilized to address the cold start problem in SBRs by dynamically adjusting the importance of items in each session, thus providing better recommendations in cold start situations, such as for new users or newly added items. Our experimental evaluations on the Dressipi dataset demonstrate the effectiveness of the proposed approach compared to traditional models in enhancing the user experience and highlighting its potential to optimize the recommendation results in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: セッションベースレコメンデーションシステムは,セッション中の次の項目を予測するために,逐次的なインタラクションに基づいてユーザの興味をモデル化することを目的としている。 本稿では,セッションベースレコメンデーション(SBR)に利用できる新しいアプローチを提案する。 我々の目標は、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベクトルに適用された適応重み付け機構を導入することにより、既存のセッションベースレコメンデーションモデルであるSR-GNNモデルの予測精度を向上させることである。 このメカニズムは、研究中に様々な方法で得られた様々な側面情報を組み込むように設計されている。 アイテムは、重み付けメカニズムの結果、各セッション内で様々な重要性の度合いが割り当てられます。 我々は、この適応重み付け戦略がより正確な予測に寄与し、異なるシナリオにおけるSBRの全体的な性能を向上させると仮定する。 適応重み付け戦略は、各セッションにおけるアイテムの重要性を動的に調整することにより、SBRにおけるコールドスタート問題に対処するために利用することができ、新規ユーザや新たに追加されたアイテムなどのコールドスタート状況においてより優れたレコメンデーションを提供する。 Dressipiデータセットに対する実験的な評価は、ユーザエクスペリエンスの向上と、実際のアプリケーションにおける推奨結果の最適化の可能性を強調した従来のモデルと比較して、提案手法の有効性を示すものである。

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