論文の概要: HGCL: Hierarchical Graph Contrastive Learning for User-Item Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19020v1
• Date: Sun, 25 May 2025 07:56:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.840966
• Title: HGCL: Hierarchical Graph Contrastive Learning for User-Item Recommendation
• Title（参考訳）: HGCL: ユーザ項目推薦のための階層型グラフコントラスト学習
• Authors: Jiawei Xue, Zhen Yang, Haitao Lin, Ziji Zhang, Luzhu Wang, Yikun Gu, Yao Xu, Xin Li,
• Abstract要約: Hierarchical Graph Contrastive Learning (HGCL)は、階層的なアイテム構造をユーザイテムレコメンデーションに組み込んだ新しいGCL手法である。 HGCLは階層グラフから学習してユーザとアイテムの表現を微調整し、ユーザとイテムのインタラクションスコアに基づいて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）: 19.19734980439565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Contrastive Learning (GCL), which fuses graph neural networks with contrastive learning, has evolved as a pivotal tool in user-item recommendations. While promising, existing GCL methods often lack explicit modeling of hierarchical item structures, which represent item similarities across varying resolutions. Such hierarchical item structures are ubiquitous in various items (e.g., online products and local businesses), and reflect their inherent organizational properties that serve as critical signals for enhancing recommendation accuracy. In this paper, we propose Hierarchical Graph Contrastive Learning (HGCL), a novel GCL method that incorporates hierarchical item structures for user-item recommendations. First, HGCL pre-trains a GCL module using cross-layer contrastive learning to obtain user and item representations. Second, HGCL employs a representation compression and clustering method to construct a two-hierarchy user-item bipartite graph. Ultimately, HGCL fine-tunes user and item representations by learning on the hierarchical graph, and then provides recommendations based on user-item interaction scores. Experiments on three widely adopted benchmark datasets ranging from 70K to 382K nodes confirm the superior performance of HGCL over existing baseline models, highlighting the contribution of hierarchical item structures in enhancing GCL methods for recommendation tasks.
• Abstract（参考訳）: グラフコントラスト学習(GCL)は、グラフニューラルネットワークとコントラスト学習を融合し、ユーザ-イテムレコメンデーションにおいて重要なツールとして進化してきた。 有望ではあるが、既存のGCLメソッドは、様々な解像度の項目類似性を表す階層的なアイテム構造の明示的なモデリングを欠いていることが多い。 このような階層的なアイテム構造は、さまざまなアイテム(オンライン製品やローカルビジネスなど)に広く普及しており、レコメンデーションの精度を高める重要なシグナルとして機能する固有の組織特性を反映している。 本稿では,階層型グラフコントラスト学習(HGCL)を提案する。 まず、HGCLは、多層コントラスト学習を用いてGCLモジュールを事前訓練し、ユーザおよびアイテム表現を得る。 第二に、HGCLは表現圧縮とクラスタリング法を用いて、2階層のユーザ・イテム二部グラフを構築する。 最終的に、HGCLは階層グラフから学習してユーザとアイテムの表現を微調整し、ユーザとイテムのインタラクションスコアに基づいたレコメンデーションを提供する。 70Kノードから382Kノードまで、広く採用されている3つのベンチマークデータセットの実験は、既存のベースラインモデルよりもHGCLの優れた性能を確認し、リコメンデーションタスクのためのGCLメソッドの拡張における階層的なアイテム構造の役割を強調した。

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