論文の概要: Graph-Sequential Alignment and Uniformity: Toward Enhanced Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04276v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 15:59:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:38:54.417574
• Title: Graph-Sequential Alignment and Uniformity: Toward Enhanced Recommendation Systems
• Title（参考訳）: グラフシーケンスアライメントと一様性:拡張レコメンデーションシステムに向けて
• Authors: Yuwei Cao, Liangwei Yang, Zhiwei Liu, Yuqing Liu, Chen Wang, Yueqing Liang, Hao Peng, Philip S. Yu,
• Abstract要約: 我々のフレームワークはグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのシーケンシャルレコメンデータを別個のサブモジュールとして使用し、同時に最適化された統合埋め込み空間を共同で共有する。 3つの実世界のデータセットの実験により、提案手法はどちらのアプローチも単独で大幅に性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.716704243764994
• License:
• Abstract: Graph-based and sequential methods are two popular recommendation paradigms, each excelling in its domain but lacking the ability to leverage signals from the other. To address this, we propose a novel method that integrates both approaches for enhanced performance. Our framework uses Graph Neural Network (GNN)-based and sequential recommenders as separate submodules while sharing a unified embedding space optimized jointly. To enable positive knowledge transfer, we design a loss function that enforces alignment and uniformity both within and across submodules. Experiments on three real-world datasets demonstrate that the proposed method significantly outperforms using either approach alone and achieves state-of-the-art results. Our implementations are publicly available at https://github.com/YuweiCao-UIC/GSAU.git.
• Abstract（参考訳）: グラフベースとシーケンシャルメソッドは2つの一般的な推奨パラダイムであり、それぞれがドメインで優れているが、他方からの信号を活用する能力がない。 そこで本研究では,性能向上のために両手法を統合する新しい手法を提案する。 我々のフレームワークはグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのシーケンシャルレコメンデータを別個のサブモジュールとして使用し、同時に最適化された統合埋め込み空間を共同で共有する。 正の知識伝達を可能にするために,サブモジュール内およびサブモジュール間のアライメントと均一性を強制する損失関数を設計する。 3つの実世界のデータセットに対する実験により、提案手法はどちらのアプローチでも大きく優れ、最先端の結果が得られることを示した。 私たちの実装はhttps://github.com/YuweiCao-UIC/GSAU.git.comで公開されています。

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