論文の概要: MIARec: Mutual-influence-aware Heterogeneous Network Embedding for Scientific Paper Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12054v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 01:47:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.138282
• Title: MIARec: Mutual-influence-aware Heterogeneous Network Embedding for Scientific Paper Recommendation
• Title（参考訳）: MIARec: 学術論文推薦のための相互影響を意識した異種ネットワーク
• Authors: Wenjin Xie, Tao Jia,
• Abstract要約: Mutual-Influence-Aware Recommendation (MIARec) モデルは、学者間の相互の学術的影響を測定し、特徴集約プロセスにこの影響を組み込む。 実世界のデータセットで実施された大規模な実験により、MIARecモデルは3つの主要な評価指標でベースラインモデルを上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.322490035067703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid expansion of scientific literature, scholars increasingly demand precise and high-quality paper recommendations. Among various recommendation methodologies, graph-based approaches have garnered attention by effectively exploiting the structural characteristics inherent in scholarly networks. However, these methods often overlook the asymmetric academic influence that is prevalent in scholarly networks when learning graph representations. To address this limitation, this study proposes the Mutual-Influence-Aware Recommendation (MIARec) model, which employs a gravity-based approach to measure the mutual academic influence between scholars and incorporates this influence into the feature aggregation process during message propagation in graph representation learning. Additionally, the model utilizes a multi-channel aggregation method to capture both individual embeddings of distinct single relational sub-networks and their interdependent embeddings, thereby enabling a more comprehensive understanding of the heterogeneous scholarly network. Extensive experiments conducted on real-world datasets demonstrate that the MIARec model outperforms baseline models across three primary evaluation metrics, indicating its effectiveness in scientific paper recommendation tasks.
• Abstract（参考訳）: 科学文学の急速な拡大に伴い、学者はより正確で高品質な論文推薦を要求するようになった。 様々な推奨手法の中で、グラフに基づくアプローチは、学術ネットワークに固有の構造的特性を効果的に活用することで注目を集めている。 しかし、これらの手法は、グラフ表現を学ぶ際に、学術ネットワークでよく見られる非対称な学術的影響をしばしば見落としている。 この制限に対処するために, グラフ表現学習におけるメッセージ伝達における特徴集約プロセスに, 研究者間の相互の学術的影響を測定する重力に基づくアプローチを用いた相互影響認識勧告(MIARec)モデルを提案する。 さらに、このモデルでは、異なる単一リレーショナルサブネットワークの個々の埋め込みとそれらの相互依存性の埋め込みの両方を捉えるために、マルチチャネルアグリゲーション手法を用いて、異種ネットワークのより包括的な理解を可能にする。 実世界のデータセットで実施された大規模な実験により、MIARecモデルは3つの主要な評価指標でベースラインモデルよりも優れており、科学論文レコメンデーションタスクにおけるその有効性を示している。

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