論文の概要: ContextGNN: Beyond Two-Tower Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19513v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 07:11:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:00.874456
• Title: ContextGNN: Beyond Two-Tower Recommendation Systems
• Title（参考訳）: ContextGNN: 2-towerレコメンデーションシステムを超えて
• Authors: Yiwen Yuan, Zecheng Zhang, Xinwei He, Akihiro Nitta, Weihua Hu, Dong Wang, Manan Shah, Shenyang Huang, Blaž Stojanovič, Alan Krumholz, Jan Eric Lenssen, Jure Leskovec, Matthias Fey,
• Abstract要約: 本稿では,リコメンデーションシステムにおけるリンク予測のためのコンテキストベースグラフニューラルネットワーク(ContextGNN)を提案する。 本手法は,ユーザのローカルサブグラフ内に位置する親しみやすい項目に対して,ペアワイズ表現手法を用いる。 最終的なネットワークは、ペアワイズとツーツーワーのレコメンデーションの両方を、アイテムの単一のランキングに融合する方法を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.50792319918014
• License:
• Abstract: Recommendation systems predominantly utilize two-tower architectures, which evaluate user-item rankings through the inner product of their respective embeddings. However, one key limitation of two-tower models is that they learn a pair-agnostic representation of users and items. In contrast, pair-wise representations either scale poorly due to their quadratic complexity or are too restrictive on the candidate pairs to rank. To address these issues, we introduce Context-based Graph Neural Networks (ContextGNNs), a novel deep learning architecture for link prediction in recommendation systems. The method employs a pair-wise representation technique for familiar items situated within a user's local subgraph, while leveraging two-tower representations to facilitate the recommendation of exploratory items. A final network then predicts how to fuse both pair-wise and two-tower recommendations into a single ranking of items. We demonstrate that ContextGNN is able to adapt to different data characteristics and outperforms existing methods, both traditional and GNN-based, on a diverse set of practical recommendation tasks, improving performance by 20% on average.
• Abstract（参考訳）: レコメンデーションシステムは、主に2towerアーキテクチャを使用し、各埋め込みの内積を通じてユーザイテムランキングを評価する。 しかし、2towerモデルの1つの重要な制限は、ユーザとアイテムのペアに依存しない表現を学ぶことである。 対照的に、ペアワイズ表現は2次的な複雑さのためにスケールが悪くなるか、候補ペアがランク付けするには制限的すぎるかのいずれかである。 これらの問題に対処するために、リコメンデーションシステムにおけるリンク予測のための新しいディープラーニングアーキテクチャであるContext-based Graph Neural Networks (ContextGNNs)を紹介する。 本手法では,探索項目の推薦を容易にするために2tower表現を活用しながら,ユーザのローカルサブグラフ内の親しみやすい項目に対してペアワイズ表現手法を用いる。 最終的なネットワークは、ペアワイズとツーツーワーのレコメンデーションの両方を、アイテムの単一のランキングに融合する方法を予測する。 我々は、ContextGNNが、さまざまなデータ特性に適応し、従来のGNNベースの既存の手法よりも、様々な実践的な推奨タスクにおいて、性能を平均20%向上させることができることを実証した。

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