論文の概要: Modeling Reference-dependent Choices with Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11302v1
- Date: Wed, 21 Aug 2024 03:14:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 18:38:57.985687
- Title: Modeling Reference-dependent Choices with Graph Neural Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた参照依存選択のモデル化
- Authors: Liang Zhang, Guannan Liu, Junjie Wu, Yong Tan,
- Abstract要約: 本稿では,データ駆動の観点から参照依存の嗜好をモデル化する新たな研究課題を提案する。
我々はAttributed Reference-dependent Choice Model for Recommendation(ArcRec)という新しいディープラーニングベースのフレームワークを設計する。
ArcRecは、理論的な参照ポイントをインスタンス化するための、集計された履歴購入レコードから参照ネットワークを構築する機能を持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.62512702264403
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While the classic Prospect Theory has highlighted the reference-dependent and comparative nature of consumers' product evaluation processes, few models have successfully integrated this theoretical hypothesis into data-driven preference quantification, particularly in the realm of recommender systems development. To bridge this gap, we propose a new research problem of modeling reference-dependent preferences from a data-driven perspective, and design a novel deep learning-based framework named Attributed Reference-dependent Choice Model for Recommendation (ArcRec) to tackle the inherent challenges associated with this problem. ArcRec features in building a reference network from aggregated historical purchase records for instantiating theoretical reference points, which is then decomposed into product attribute specific sub-networks and represented through Graph Neural Networks. In this way, the reference points of a consumer can be encoded at the attribute-level individually from her past experiences but also reflect the crowd influences. ArcRec also makes novel contributions to quantifying consumers' reference-dependent preferences using a deep neural network-based utility function that integrates both interest-inspired and price-inspired preferences, with their complex interaction effects captured by an attribute-aware price sensitivity mechanism. Most importantly, ArcRec introduces a novel Attribute-level Willingness-To-Pay measure to the reference-dependent utility function, which captures a consumer's heterogeneous salience of product attributes via observing her attribute-level price tolerance to a product. Empirical evaluations on both synthetic and real-world online shopping datasets demonstrate ArcRec's superior performances over fourteen state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: 古典的なプロスペクト理論は、消費者の製品評価プロセスの基準依存性と比較特性を強調しているが、この理論をデータ駆動の選好定量化、特にレコメンダシステムの開発の領域においてうまく統合したモデルはほとんどない。
このギャップを埋めるために、データ駆動の観点から参照依存的嗜好をモデル化する新たな研究課題を提案し、この課題に関連する固有の課題に取り組むために、Attributed Reference-dependent Choice Model for Recommendation (ArcRec)と呼ばれる新しいディープラーニングベースのフレームワークを設計する。
ArcRecは、集計された履歴購入記録から参照ネットワークを構築することで、理論的な参照ポイントをインスタンス化し、製品属性固有のサブネットワークに分解し、グラフニューラルネットワークを介して表現する。
このように、消費者の参照ポイントは、過去の経験から個々の属性レベルにエンコードされるが、また、群衆の影響を反映することもできる。
ArcRecはまた、深いニューラルネットワークベースのユーティリティ機能を使用して、消費者の参照依存の嗜好の定量化に新たな貢献をしている。
最も重要なことは、ArcRecが新しいアトリビュートレベルのウィリングネス・トゥ・ペイ(Willingness-To-Pay)尺度をリファレンス依存ユーティリティ関数に導入し、製品に対する属性レベルの価格耐性を観察することで、消費者の商品属性の不均一なサリエンスをキャプチャする。
合成および実世界のオンラインショッピングデータセットに関する実証的な評価は、ArcRecの14の最先端ベースラインよりも優れたパフォーマンスを示している。
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