論文の概要: SPGL: Enhancing Session-based Recommendation with Single Positive Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11846v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 15:08:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:56.432718
• Title: SPGL: Enhancing Session-based Recommendation with Single Positive Graph Learning
• Title（参考訳）: SPGL: 単一陽性グラフ学習によるセッションベース勧告の強化
• Authors: Tiantian Liang, Zhe Yang,
• Abstract要約: セッションベースのレコメンデーションは、ユーザが関心を持つ次の項目を、インタラクションシーケンスに基づいて予測する。 従来の手法は、正と負のサンプルを生成するために複雑なモデルを構築することで特徴学習を強化する。 本稿では,Single Positive Optimization loss と Graph Learning を用いたセッションベース推薦モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.105656247358225
• License:
• Abstract: Session-based recommendation seeks to forecast the next item a user will be interested in, based on their interaction sequences. Due to limited interaction data, session-based recommendation faces the challenge of limited data availability. Traditional methods enhance feature learning by constructing complex models to generate positive and negative samples. This paper proposes a session-based recommendation model using Single Positive optimization loss and Graph Learning (SPGL) to deal with the problem of data sparsity, high model complexity and weak transferability. SPGL utilizes graph convolutional networks to generate global item representations and batch session representations, effectively capturing intrinsic relationships between items. The use of single positive optimization loss improves uniformity of item representations, thereby enhancing recommendation accuracy. In the intent extractor, SPGL considers the hop count of the adjacency matrix when constructing the directed global graph to fully integrate spatial information. It also takes into account the reverse positional information of items when constructing session representations to incorporate temporal information. Comparative experiments across three benchmark datasets, Tmall, RetailRocket and Diginetica, demonstrate the model's effectiveness. The source code can be accessed on https://github.com/liang-tian-tian/SPGL .
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデーションは、ユーザが関心を持つ次の項目を、インタラクションシーケンスに基づいて予測する。 インタラクションデータの制限のため、セッションベースのレコメンデーションは、データ可用性の制限という課題に直面している。 従来の手法は、正と負のサンプルを生成するために複雑なモデルを構築することで特徴学習を強化する。 本稿では,Single Positive Optimization loss and Graph Learning (SPGL) を用いたセッションベースレコメンデーションモデルを提案する。 SPGLは、グラフ畳み込みネットワークを使用して、グローバルなアイテム表現とバッチセッション表現を生成し、アイテム間の固有の関係を効果的にキャプチャする。 単一正の最適化損失を用いることで、アイテム表現の均一性が向上し、レコメンデーション精度が向上する。 目的抽出器において、SPGLは、空間情報を完全に統合するために、有向大域グラフを構築する際に、隣接行列のホップ数を考える。 また、時間情報を組み込むセッション表現を構築する際に、アイテムの逆の位置情報も考慮する。 Tmall、RetailRocket、Digineticaの3つのベンチマークデータセットの比較実験は、モデルの有効性を実証している。 ソースコードはhttps://github.com/liang-tian-tian/SPGLでアクセスできる。

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