· 2019
Sosyal Tavsiye İçin Yeni Bir GNN Çerçevesi: GraphRec
Graph Neural Networks for Social Recommendation
- 1.936atıf
- 2019yıl
Kısa özet
Yeni GraphRec çerçevesi, geliştirilmiş sosyal tavsiyeler için Graf Sinir Ağlarını (GNN'ler) kullanarak kullanıcı-ürün etkileşimlerini, görüşleri ve heterojen sosyal güçleri etkili bir şekilde entegre eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Sosyal tavsiye için yeni bir GNN çerçevesi olan GraphRec'i tanıtır.
- Kullanıcı-ürün etkileşimlerini ve görüşlerini tek bir graf içinde tutarlı bir şekilde modeller.
- Sosyal ilişkilerin heterojen güçlerini entegre eder.
- İki gerçek dünya veri kümesinde etkinliğini göstermiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
In recent years, Graph Neural Networks (GNNs), which can naturally integrate node information and topological structure, have been demonstrated to be powerful in learning on graph data. These advantages of GNNs provide great potential to advance social recommendation since data in social recommender systems can be represented as user-user social graph and user-item graph; and learning latent factors of users and items is the key. However, building social recommender systems based on GNNs faces challenges. For example, the user-item graph encodes both interactions and their associated opinions; social relations have heterogeneous strengths; users involve in two graphs (e.g., the user-user social graph and the user-item graph). To address the three aforementioned challenges simultaneously, in this paper, we present a novel graph neural network framework (GraphRec) for social recommendations. In particular, we provide a principled approach to jointly capture interactions and opinions in the user-item graph and propose the framework GraphRec, which coherently models two graphs and heterogeneous strengths. Extensive experiments on two real-world datasets demonstrate the effectiveness of the proposed framework GraphRec.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2019 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilişim Sistemleri
Information SystemsComputer Science