論文の概要: Bi-Level Graph Structure Learning for Next POI Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01169v1
- Date: Sat, 02 Nov 2024 07:40:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:49:16.344409
- Title: Bi-Level Graph Structure Learning for Next POI Recommendation
- Title（参考訳）: 次世代POI勧告のための二レベルグラフ構造学習
- Authors: Liang Wang, Shu Wu, Qiang Liu, Yanqiao Zhu, Xiang Tao, Mengdi Zhang, Liang Wang,
- Abstract要約: Next Point-of-interest(POI)推奨は、シーケンシャルなチェックイン履歴と一連のPOI候補に基づいて、ユーザの次の目的地を予測することを目的としている。
本稿では,新しい2段階グラフ構造学習(BiGSL)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.44264733067864
- License:
- Abstract: Next point-of-interest (POI) recommendation aims to predict a user's next destination based on sequential check-in history and a set of POI candidates. Graph neural networks (GNNs) have demonstrated a remarkable capability in this endeavor by exploiting the extensive global collaborative signals present among POIs. However, most of the existing graph-based approaches construct graph structures based on pre-defined heuristics, failing to consider inherent hierarchical structures of POI features such as geographical locations and visiting peaks, or suffering from noisy and incomplete structures in graphs. To address the aforementioned issues, this paper presents a novel Bi-level Graph Structure Learning (BiGSL) for next POI recommendation. BiGSL first learns a hierarchical graph structure to capture the fine-to-coarse connectivity between POIs and prototypes, and then uses a pairwise learning module to dynamically infer relationships between POI pairs and prototype pairs. Based on the learned bi-level graphs, our model then employs a multi-relational graph network that considers both POI- and prototype-level neighbors, resulting in improved POI representations. Our bi-level structure learning scheme is more robust to data noise and incompleteness, and improves the exploration ability for recommendation by alleviating sparsity issues. Experimental results on three real-world datasets demonstrate the superiority of our model over existing state-of-the-art methods, with a significant improvement in recommendation accuracy and exploration performance.
- Abstract（参考訳）: Next Point-of-interest(POI)推奨は、シーケンシャルなチェックイン履歴と一連のPOI候補に基づいて、ユーザの次の目的地を予測することを目的としている。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、POI間の広範なグローバルな協調信号を活用することにより、この取り組みにおいて顕著な能力を示している。
しかし、既存のグラフベースのアプローチのほとんどは、事前に定義されたヒューリスティックスに基づいてグラフ構造を構築しており、地理的な位置や訪問ピークなどのPOI特徴の固有の階層構造や、グラフのノイズや不完全構造に悩まされていることを考慮していない。
上記の課題に対処するため,本論文では,次のPOIレコメンデーションのためのバイレベルグラフ構造学習(BiGSL)を提案する。
BiGSLはまず階層的なグラフ構造を学習し、POIとプロトタイプ間の細粒度で粗い接続をキャプチャし、次いでペアの学習モジュールを使用してPOIペアとプロトタイプペアの関係を動的に推測する。
学習した2レベルグラフに基づいて,本モデルでは,POI-およびプロトタイプレベルの隣点の両方を考慮したマルチリレーショナルグラフネットワークを用い,その結果,POI表現が改善された。
両階層構造学習方式は,データノイズや不完全性に対してより堅牢であり,空間的問題を緩和し,探索能力を向上させる。
3つの実世界のデータセットに対する実験結果は、既存の最先端手法よりもモデルの方が優れていることを示すとともに、推奨精度と探索性能が大幅に向上した。
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