DGTN:セッションベース推薦のための二重チャネルグラフ遷移ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Zheng Yujia; Liu Siyi; Li Zekun; Wu Shu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200552790492 整理番号：22P0192960

DGTN:セッションベース推薦のための二重チャネルグラフ遷移ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

DGTN: Dual-channel Graph Transition Network for Session-based Recommendation

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発行年： 2020年09月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

セッションベース推薦のタスクは匿名セッションに基づくユーザ行動を予測することである。最近の研究は,他のユーザにより生成された異なるセッションにおけるアイテム間の複雑な遷移を無視して,その内のアイテム遷移を捉えるために,シーケンスまたはグラフとしてターゲットセッションを主にモデル化する。これらの項目遷移は,潜在的協調情報を含み,類似した行動パターンを反映しており,これは,目標セッションに対する推薦を助けるかもしれない。本論文では,ターゲットセッションだけでなく近傍セッション内のアイテム遷移をモデル化するため,二重チャネルグラフ遷移ネットワーク(DGTN)の新しい方法を提案した。具体的には,ターゲットセッションとその近傍(類似)セッションを単一グラフに統合した。次に,遷移信号をチャネル意識伝搬によって埋込みに明示的に注入する。実世界データセットに関する実験は,DGTNが他の最先端の方法より優れていることを実証した。さらなる解析は,デュアルチャネルアイテム遷移モデリングの合理性を検証し,セッションベースの推薦のための将来の方向を示唆した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

電話・データ通信・交換一般 , 計算機網 , ゲーム理論 , その他の情報処理

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