論文の概要: Leveraging Member-Group Relations via Multi-View Graph Filtering for Effective Group Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09050v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 08:05:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:13.599067
• Title: Leveraging Member-Group Relations via Multi-View Graph Filtering for Effective Group Recommendation
• Title（参考訳）: 効果的なグループレコメンデーションのためのマルチビューグラフフィルタリングによるメンバーグループ関係の活用
• Authors: Chae-Hyun Kim, Yoon-Ryung Choi, Jin-Duk Park, Won-Yong Shin,
• Abstract要約: Group-GFは、多視点グラフ(GF)による各グループとの類似性の極めて高速なレコメンデーションのための新しいアプローチである 本稿では,Group-GFがランタイムを大幅に削減し,最先端のレコメンデーション精度を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.787211625411271
• License:
• Abstract: Group recommendation aims at providing optimized recommendations tailored to diverse groups, enabling groups to enjoy appropriate items. On the other hand, most existing group recommendation methods are built upon deep neural network (DNN) architectures designed to capture the intricate relationships between member-level and group-level interactions. While these DNN-based approaches have proven their effectiveness, they require complex and expensive training procedures to incorporate group-level interactions in addition to member-level interactions. To overcome such limitations, we introduce Group-GF, a new approach for extremely fast recommendations of items to each group via multi-view graph filtering (GF) that offers a holistic view of complex member-group dynamics, without the need for costly model training. Specifically, in Group-GF, we first construct three item similarity graphs manifesting different viewpoints for GF. Then, we discover a distinct polynomial graph filter for each similarity graph and judiciously aggregate the three graph filters. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of Group-GF in terms of significantly reducing runtime and achieving state-of-the-art recommendation accuracy.
• Abstract（参考訳）: グループレコメンデーションは、多様なグループに適した最適化されたレコメンデーションを提供することを目的としている。 一方、既存のグループレコメンデーション手法のほとんどは、メンバーレベルの相互作用とグループレベルの相互作用の複雑な関係を捉えるために設計されたディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャに基づいている。 これらのDNNベースのアプローチは、その効果を証明しているが、メンバーレベルのインタラクションに加えて、グループレベルのインタラクションを組み込むには、複雑で高価なトレーニング手順が必要である。 このような制約を克服するため,多視点グラフフィルタリング(GF)を通じて各グループに対して極めて高速な推薦を行うグループGFを導入し,複雑なメンバグループダイナミクスの全体像を,コストのかかるモデルトレーニングを必要とせずに提供する。 特に Group-GF では、GF の異なる視点を示す3つの項目類似性グラフを最初に構築する。 次に,類似度グラフごとに異なる多項式グラフフィルタを発見し,これら3つのグラフフィルタを任意に集約する。 大規模な実験は、実行時間を大幅に削減し、最先端のレコメンデーション精度を達成するという観点で、Group-GFの有効性を示す。

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