論文の概要: Knowledge-Enhanced Conversational Recommendation via Transformer-based Sequential Modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02415v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 12:20:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:47:27.580773
- Title: Knowledge-Enhanced Conversational Recommendation via Transformer-based Sequential Modelling
- Title（参考訳）: 変圧器を用いた逐次モデリングによる知識強化型会話レコメンデーション
- Authors: Jie Zou, Aixin Sun, Cheng Long, Evangelos Kanoulas,
- Abstract要約: まず,トランスフォーマーをベースとした逐次的対話推薦手法TSCRを提案し,会話の逐次的依存関係をモデル化する。
次に,TSCRの知識グラフ拡張版であるTSCRKGを提案する。
実験の結果,TSCRモデルは最先端のベースラインを著しく上回ることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.681146735761224
- License:
- Abstract: In conversational recommender systems (CRSs), conversations usually involve a set of items and item-related entities or attributes, e.g., director is a related entity of a movie. These items and item-related entities are often mentioned along the development of a dialog, leading to potential sequential dependencies among them. However, most of existing CRSs neglect these potential sequential dependencies. In this article, we first propose a Transformer-based sequential conversational recommendation method, named TSCR, to model the sequential dependencies in the conversations to improve CRS. In TSCR, we represent conversations by items and the item-related entities, and construct user sequences to discover user preferences by considering both the mentioned items and item-related entities. Based on the constructed sequences, we deploy a Cloze task to predict the recommended items along a sequence. Meanwhile, in certain domains, knowledge graphs formed by the items and their related entities are readily available, which provide various different kinds of associations among them. Given that TSCR does not benefit from such knowledge graphs, we then propose a knowledge graph enhanced version of TSCR, called TSCRKG. In specific, we leverage the knowledge graph to offline initialize our model TSCRKG, and augment the user sequence of conversations (i.e., sequence of the mentioned items and item-related entities in the conversation) with multi-hop paths in the knowledge graph. Experimental results demonstrate that our TSCR model significantly outperforms state-of-the-art baselines, and the enhanced version TSCRKG further improves recommendation performance on top of TSCR.
- Abstract（参考訳）: 会話レコメンデータシステム(CRS)では、通常、会話には一連のアイテムやアイテム関連エンティティや属性が含まれ、例えば、ディレクターは映画の関連エンティティである。
これらのアイテムとアイテム関連エンティティは、ダイアログの開発に伴ってしばしば言及される。
しかし、既存のCRSの多くは、これらの潜在的なシーケンシャルな依存関係を無視している。
本稿では、まず、TSCRと呼ばれるトランスフォーマーに基づく逐次的会話推薦手法を提案し、CRSを改善するために会話の逐次的依存関係をモデル化する。
TSCRでは、アイテムとアイテム関連エンティティによる会話を表現し、ユーザシークエンスを構築して、上記のアイテムとアイテム関連エンティティの両方を考慮し、ユーザの好みを検出する。
構築されたシーケンスに基づいて、Clozeタスクをデプロイし、シーケンスに沿って推奨項目を予測する。
一方、特定のドメインでは、アイテムとその関連エンティティによって形成された知識グラフが容易に利用でき、その間に様々な種類の関連性を提供する。
TSCRはそのような知識グラフの恩恵を受けないので,TSCRの知識グラフ拡張版であるTSCRKGを提案する。
具体的には、知識グラフを利用して、モデルTSCRKGをオフラインで初期化し、知識グラフ内のマルチホップパスと会話のユーザシーケンス(例えば、上記項目と会話におけるアイテム関連エンティティのシーケンス)を拡大する。
実験の結果,TSCRモデルは最先端のベースラインを著しく上回り,改良版TSCRKGはTSCR上でのレコメンデーション性能をさらに向上させることがわかった。
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