論文の概要: Rule-Assisted Attribute Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08314v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 00:51:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:40.961432
• Title: Rule-Assisted Attribute Embedding
• Title（参考訳）: ルール支援属性埋め込み
• Authors: Sibo Zhao, Michael Bewong, Selasi Kwashie, Junwei Hu, Zaiwen Feng,
• Abstract要約: RAE(Rule-Assisted Approach for Attribute Embedding)は,属性の埋め込みを導くためのセマンティックルールをマイニングすることでレコメンデーションを改善する手法である。 RAEはルールベースのランダムウォークを実行し、GCNに統合されたリッチな属性表現を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5658970628961091
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommendation systems often overlook the rich attribute information embedded in property graphs, limiting their effectiveness. Existing graph convolutional network (GCN) models either ignore attributes or rely on simplistic <user, item, attribute> triples, failing to capture deeper semantic structures. We propose RAE (Rule- Assisted Approach for Attribute Embedding), a novel method that improves recommendations by mining semantic rules from property graphs to guide attribute embedding. RAE performs rule-based random walks to generate enriched attribute representations, which are integrated into GCNs. Experiments on real-world datasets (BlogCatalog, Flickr) show that RAE outperforms state-of-the-art baselines by 10.6% on average in Recall@20 and NDCG@20. RAE also demonstrates greater robustness to sparse data and missing attributes, highlighting the value of leveraging structured attribute information in recommendation tasks.
• Abstract（参考訳）: 勧告システムは、しばしばプロパティグラフに埋め込まれた豊富な属性情報を見落とし、その有効性を制限する。 既存のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)モデルは属性を無視したり、単純化された<user, item, attribute>トリプルに依存し、より深いセマンティック構造をキャプチャできない。 RAE(Rule-Assisted Approach for Attribute Embedding)はプロパティグラフからセマンティックルールをマイニングして属性埋め込みをガイドする手法である。 RAEはルールベースのランダムウォークを実行し、GCNに統合されたリッチな属性表現を生成する。 実世界のデータセット(BlogCatalog, Flickr)の実験によると、RAEはRecall@20とNDCG@20で、最先端のベースラインを平均10.6%上回っている。 RAEはまた、スパースデータと欠落属性に対するロバスト性を示し、レコメンデーションタスクで構造化属性情報を活用する価値を強調している。

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