論文の概要: BeLightRec: A lightweight recommender system enhanced with BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20206v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 04:03:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:24.731855
• Title: BeLightRec: A lightweight recommender system enhanced with BERT
• Title（参考訳）: BeLightRec:BERTで強化された軽量レコメンデータシステム
• Authors: Manh Mai Van, Tin T. Tran,
• Abstract要約: 本研究は,2つの項目類似性信号の源泉である協調フィルタリングと,項目名と記述間の意味的類似性尺度を組み合わせたものである。 信号はグラフ畳み込みニューラルネットワークに統合され、モデルウェイトを最適化し、正確なレコメンデーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The trend of data mining using deep learning models on graph neural networks has proven effective in identifying object features through signal encoders and decoders, particularly in recommendation systems utilizing collaborative filtering methods. Collaborative filtering exploits similarities between users and items from historical data. However, it overlooks distinctive information, such as item names and descriptions. The semantic data of items should be further mined using models in the natural language processing field. Thus, items can be compared using text classification, similarity assessments, or identifying analogous sentence pairs. This research proposes combining two sources of item similarity signals: one from collaborative filtering and one from the semantic similarity measure between item names and descriptions. These signals are integrated into a graph convolutional neural network to optimize model weights, thereby providing accurate recommendations. Experiments are also designed to evaluate the contribution of each signal group to the recommendation results.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク上でのディープラーニングモデルを用いたデータマイニングのトレンドは、信号エンコーダやデコーダを通じて、特に協調フィルタリング手法を利用したレコメンデーションシステムにおいて、オブジェクトの特徴を特定するのに有効であることが証明されている。 協調フィルタリングは、歴史的データからユーザとアイテムの類似性を悪用する。 しかし、項目名や記述など、独特な情報を見落としている。 項目のセマンティックデータは、自然言語処理分野のモデルを用いてさらに掘り下げるべきである。 したがって、項目をテキスト分類、類似性評価、類似文ペアの識別によって比較することができる。 本研究は,2つの項目類似性信号の源泉である協調フィルタリングと,項目名と記述間の意味的類似性尺度を組み合わせたものである。 これらの信号は、モデルウェイトを最適化するためにグラフ畳み込みニューラルネットワークに統合され、正確なレコメンデーションを提供する。 また、各信号群のレコメンデーション結果への寄与を評価するためにも実験が設計されている。

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