論文の概要: Graphs are everywhere -- Psst! In Music Recommendation too

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02598v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 14:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 19:35:56.516676
• Title: Graphs are everywhere -- Psst! In Music Recommendation too
• Title（参考訳）: グラフは至る所にある。音楽レコメンデーションでも!
• Authors: Bharani Jayakumar,
• Abstract要約: グラフはジャンルベースのレコメンデーションを強化する上で重要な役割を果たす。 本研究では,グラフ畳み込み学習におけるグラフ畳み込みネットワーク(GCN),グラフSAGE,グラフトランスフォーマー(GT)モデルの有効性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In recent years, graphs have gained prominence across various domains, especially in recommendation systems. Within the realm of music recommendation, graphs play a crucial role in enhancing genre-based recommendations by integrating Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) with advanced graph embeddings. This study explores the efficacy of Graph Convolutional Networks (GCN), GraphSAGE, and Graph Transformer (GT) models in learning embeddings that effectively capture intricate relationships between music items and genres represented within graph structures. Through comprehensive empirical evaluations on diverse real-world music datasets, our findings consistently demonstrate that these graph-based approaches outperform traditional methods that rely solely on MFCC features or collaborative filtering techniques. Specifically, the graph-enhanced models achieve notably higher accuracy in predicting genre-specific preferences and offering relevant music suggestions to users. These results underscore the effectiveness of utilizing graph embeddings to enrich feature representations and exploit latent associations within music data, thereby illustrating their potential to advance the capabilities of personalized and context-aware music recommendation systems. Keywords: graphs, recommendation systems, neural networks, MFCC
• Abstract（参考訳）: 近年、グラフは、特にレコメンデーションシステムにおいて、様々な領域で注目されている。 音楽レコメンデーションの領域では、Mel-Frequency Cepstral Coefficients(MFCC)と高度なグラフ埋め込みを統合することで、ジャンルベースのレコメンデーションを強化する上で、グラフが重要な役割を果たす。 本研究では,音楽アイテムとグラフ構造に表されるジャンル間の複雑な関係を効果的に捉えた埋め込み学習におけるグラフ畳み込みネットワーク(GCN),グラフSAGE,グラフトランスフォーマー(GT)モデルの有効性について検討する。 さまざまな実世界の音楽データセットに対する総合的な経験的評価を通じて、これらのグラフベースのアプローチは、MFCCの機能や協調フィルタリング技術にのみ依存する従来の手法よりも優れていることを一貫して示している。 具体的には、グラフが強化されたモデルは、ジャンル固有の好みを予測し、関連する音楽提案をユーザに提示する際、顕著に高い精度を達成する。 これらの結果は,特徴表現を豊かにし,音楽データ内の潜伏関係を活かすためにグラフ埋め込みを利用することの有効性を実証し,パーソナライズされた文脈対応の音楽レコメンデーションシステムの能力を高める可能性を示した。 キーワード:グラフ、レコメンデーションシステム、ニューラルネットワーク、MFCC

関連論文リスト

• Revisiting Graph Neural Networks on Graph-level Tasks: Comprehensive Experiments, Analysis, and Improvements [54.006506479865344]
  グラフレベルグラフニューラルネットワーク(GNN)のための統一評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、さまざまなデータセットにわたるGNNを評価するための標準化された設定を提供する。 また,表現性の向上と一般化機能を備えた新しいGNNモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-01T08:48:53Z)
• Towards Data-centric Machine Learning on Directed Graphs: a Survey [23.498557237805414]
  本稿では,有向グラフ学習研究のための新しい分類法を提案する。 我々はこれらの手法をデータ中心の観点から再検討し、データ表現の理解と改善に重点を置いている。 我々はこの分野における主要な機会と課題を特定し、有向グラフ学習における将来の研究と開発を導く洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T06:09:12Z)
• RAGraph: A General Retrieval-Augmented Graph Learning Framework [35.25522856244149]
  我々は、RAGraph(General Retrieval-Augmented Graph Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを紹介する。 RAGraphは、一般的なグラフ基盤モデルに外部グラフデータを導入し、目に見えないシナリオにおけるモデルの一般化を改善する。 推論中、RAGraphは下流タスクにおける重要な類似性に基づいて、似たようなおもちゃのグラフを順応的に検索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T12:05:21Z)
• Amplify Graph Learning for Recommendation via Sparsity Completion [16.32861024767423]
  グラフ学習モデルは、協調フィルタリング(CF)ベースのレコメンデーションシステムに広くデプロイされている。 データ疎度の問題により、元の入力のグラフ構造は潜在的な肯定的な嗜好エッジを欠いている。 AGL-SC(Amplify Graph Learning framework)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T08:26:20Z)
• State of the Art and Potentialities of Graph-level Learning [54.68482109186052]
  グラフレベルの学習は、比較、回帰、分類など、多くのタスクに適用されている。 グラフの集合を学習する伝統的なアプローチは、サブストラクチャのような手作りの特徴に依存している。 ディープラーニングは、機能を自動的に抽出し、グラフを低次元表現に符号化することで、グラフレベルの学習をグラフの規模に適応させるのに役立っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-14T09:15:49Z)
• Contributions to Representation Learning with Graph Autoencoders and Applications to Music Recommendation [1.2691047660244335]
  グラフオートエンコーダ(GAE)と変分グラフオートエンコーダ(VGAE)は、教師なしノード埋め込みの強力なグループとして登場した。 このPh.D.プロジェクトの初期には、GAEとVGAEのモデルも重要な制限に悩まされ、業界で採用されるのを防いだ。 我々はこれらのモデルを改善するためにいくつかの貢献を行い、グラフ表現を含む産業レベルの問題に対処するためにそれらの利用を促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T13:14:53Z)
• Joint Graph Learning and Matching for Semantic Feature Correspondence [69.71998282148762]
  本稿では,グラフマッチングを向上するための信頼度の高いグラフ構造を探索するために,GLAMという共用電子グラフ学習とマッチングネットワークを提案する。 提案手法は,3つの人気ビジュアルマッチングベンチマーク (Pascal VOC, Willow Object, SPair-71k) で評価される。 すべてのベンチマークにおいて、従来の最先端のグラフマッチング手法よりも大きなマージンを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T08:24:02Z)
• A Robust and Generalized Framework for Adversarial Graph Embedding [73.37228022428663]
  本稿では,AGE という逆グラフ埋め込みのための頑健なフレームワークを提案する。 AGEは、暗黙の分布から強化された負のサンプルとして偽の隣接ノードを生成する。 本フレームワークでは,3種類のグラフデータを扱う3つのモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-22T07:05:48Z)
• Graph Learning based Recommender Systems: A Review [111.43249652335555]
  グラフ学習ベースのレコメンダーシステム(GLRS)は、高度なグラフ学習アプローチを使用して、ユーザーの好みと意図、および推奨項目の特性をモデル化します。 本稿では,グラフに基づく表現から重要な知識を抽出し,レコメンデーションの正確性,信頼性,説明性を向上する方法について論じることにより,GLRSの体系的なレビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-13T14:50:45Z)
• Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs [4.5158585619109495]
  時系列グラフネットワーク(TGN)は,時系列イベントのシーケンスとして表される動的グラフの深層学習のための汎用的で効率的なフレームワークである。 メモリモジュールとグラフベースの演算子を組み合わせた新しい組み合わせにより、TGNは、計算効率が向上した以前のアプローチを大幅に上回ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T16:06:18Z)
• GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training [62.73470368851127]
  グラフ表現学習は現実世界の問題に対処する強力な手法として登場した。 自己教師付きグラフニューラルネットワーク事前トレーニングフレームワークであるGraph Contrastive Codingを設計する。 3つのグラフ学習タスクと10のグラフデータセットについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T16:18:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。