論文の概要: Behavior Pattern Mining-based Multi-Behavior Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12152v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 06:41:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 17:22:20.159691
- Title: Behavior Pattern Mining-based Multi-Behavior Recommendation
- Title（参考訳）: 行動パターンマイニングに基づく多行動勧告
- Authors: Haojie Li, Zhiyong Cheng, Xu Yu, Jinhuan Liu, Guanfeng Liu, Junwei Du,
- Abstract要約: 行動パターンマイニングに基づくマルチ行動レコメンデーション(BPMR)を紹介する。
BPMRは、ユーザとアイテム間の多様な相互作用パターンを広範囲に調査し、これらのパターンを推奨する機能として利用します。
実世界の3つのデータセットに対する実験的評価は、BPMRが既存の最先端アルゴリズムを大幅に上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.514959709811446
- License:
- Abstract: Multi-behavior recommendation systems enhance effectiveness by leveraging auxiliary behaviors (such as page views and favorites) to address the limitations of traditional models that depend solely on sparse target behaviors like purchases. Existing approaches to multi-behavior recommendations typically follow one of two strategies: some derive initial node representations from individual behavior subgraphs before integrating them for a comprehensive profile, while others interpret multi-behavior data as a heterogeneous graph, applying graph neural networks to achieve a unified node representation. However, these methods do not adequately explore the intricate patterns of behavior among users and items. To bridge this gap, we introduce a novel algorithm called Behavior Pattern mining-based Multi-behavior Recommendation (BPMR). Our method extensively investigates the diverse interaction patterns between users and items, utilizing these patterns as features for making recommendations. We employ a Bayesian approach to streamline the recommendation process, effectively circumventing the challenges posed by graph neural network algorithms, such as the inability to accurately capture user preferences due to over-smoothing. Our experimental evaluation on three real-world datasets demonstrates that BPMR significantly outperforms existing state-of-the-art algorithms, showing an average improvement of 268.29% in Recall@10 and 248.02% in NDCG@10 metrics. The code of our BPMR is openly accessible for use and further research at https://github.com/rookitkitlee/BPMR.
- Abstract（参考訳）: マルチビヘイビアレコメンデーションシステムは、ページビューやお気に入りなどの補助行動を活用して、購入のような粗末なターゲット行動にのみ依存する従来のモデルの限界に対処することで、効果を高める。
既存のマルチビヘイビアレコメンデーションへのアプローチは、一般的に2つの戦略の1つに従う: あるものは、個々の振る舞いのサブグラフから初期ノード表現を導出し、あるものは包括的プロファイルとして統合し、他方は、複数のビヘイビアデータを異質なグラフとして解釈し、グラフニューラルネットワークを適用して統一されたノード表現を実現する。
しかし,これらの手法はユーザや項目間の複雑な行動パターンを適切に探索するものではない。
このギャップを埋めるために,行動パターンマイニングに基づくマルチビヘイビア・レコメンデーション(BPMR)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入する。
提案手法は,ユーザとアイテム間の多様なインタラクションパターンを広範囲に調査し,これらのパターンをレコメンデーション機能として活用する。
我々は、推薦プロセスの合理化にベイズ的アプローチを採用し、過剰なスムーシングによるユーザの好みを正確に把握できないなど、グラフニューラルネットワークアルゴリズムがもたらす課題を効果的に回避する。
実世界の3つのデータセットを実験的に評価したところ、BPMRは既存の最先端アルゴリズムを著しく上回り、Recall@10では268.29%、NDCG@10では248.02%の平均的な改善を示している。
BPMRのコードはオープンに利用でき、https://github.com/rookitkitlee/BPMR.comでさらに研究しています。
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