論文の概要: Basket-Enhanced Heterogenous Hypergraph for Price-Sensitive Next Basket Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11695v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 04:31:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 15:26:58.251976
• Title: Basket-Enhanced Heterogenous Hypergraph for Price-Sensitive Next Basket Recommendation
• Title（参考訳）: Basket-Enhanced Heterogenous Hypergraph for Price-Sensitive Next Basket Recommendation (特集 バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
• Authors: Yuening Zhou, Yulin Wang, Qian Cui, Xinyu Guan, Francisco Cisternas,
• Abstract要約: Next Basket Recommendation (NBR)は、ユーザーが一緒に購入する可能性のあるアイテムの組み合わせを予測する新しいタイプのレコメンデーションシステムである。 既存のNBRモデルは、価格である重要な要素を見落としていることが多く、アイテムとバスケットボールのインタラクションを完全に捉えていない。 BDHH(Basket-augmented Dynamic Heterogeneous Hypergraph)と呼ばれる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.226072390133846
• License:
• Abstract: Next Basket Recommendation (NBR) is a new type of recommender system that predicts combinations of items users are likely to purchase together. Existing NBR models often overlook a crucial factor, which is price, and do not fully capture item-basket-user interactions. To address these limitations, we propose a novel method called Basket-augmented Dynamic Heterogeneous Hypergraph (BDHH). BDHH utilizes a heterogeneous multi-relational graph to capture the intricate relationships among item features, with price as a critical factor. Moreover, our approach includes a basket-guided dynamic augmentation network that could dynamically enhances item-basket-user interactions. Experiments on real-world datasets demonstrate that BDHH significantly improves recommendation accuracy, providing a more comprehensive understanding of user behavior.
• Abstract（参考訳）: Next Basket Recommendation (NBR)は、ユーザーが一緒に購入する可能性のあるアイテムの組み合わせを予測する新しいタイプのレコメンデーションシステムである。 既存のNBRモデルは、価格である重要な要素を見落としていることが多く、アイテムとバスケットボールのインタラクションを完全に捉えていない。 これらの制約に対処するため,BDH(Basket-augmented Dynamic Heterogeneous Hypergraph)と呼ばれる新しい手法を提案する。 BDHHは、不均一なマルチリレーショナルグラフを使用して、アイテムの特徴間の複雑な関係を、価格を重要な要因として捉えている。 さらに,本手法は,アイテム-バスケ-ユーザインタラクションを動的に強化する,バスケット誘導動的拡張ネットワークを含む。 実世界のデータセットの実験では、BDHHが推奨精度を大幅に改善し、ユーザの振る舞いをより包括的に理解することを示した。

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