Empfehlungen mit Wissensgrafen unter Verwendung von Interessenboxeinbettungen

Kernekoncepter

Unser Modell InBox stellt eine neuartige Methode zur Modellierung von Benutzerinteressen für Empfehlungsaufgaben dar, indem Interessen als Schnittmenge mehrerer allgemeiner Konzepte in Wissensgrafen dargestellt werden. InBox verwendet Boxeinbettungen, um Tags, Beziehungen und Benutzerinteressen darzustellen, um die Anforderung zu erfüllen, dass ein Interesse einer Menge von Artikeln entspricht und Schnittmengenoperationen unterstützt.

Resumé

Der Artikel stellt ein neuartiges Empfehlungsmodell namens InBox vor, das Benutzerinteressen als Boxen in einem Einbettungsraum darstellt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Punkteinbettungen können Boxen eine Vielzahl von Artikeln enthalten, die mit einem bestimmten Interesse verbunden sind. Darüber hinaus können Boxen durch Schnittmengenoperationen kombiniert werden, um komplexere Konzepte darzustellen, die Benutzerinteressen genauer widerspiegeln.

Das Modell besteht aus drei Trainingsschritten:

1. Grundlegende Vortrainierung: Geeignete Darstellungen für Artikel, Tags und Beziehungen im Wissensgraphen werden erlernt.
2. Boxschnittstellenschritt: Jeder Artikel wird in den Schnittbereich seiner zugehörigen Tagboxen eingebettet.
3. Interessenboxempfehlung: Die Benutzerinteressen werden als Boxen dargestellt, die mit den Boxen der interagierten Artikel verknüpft sind. Diese Interessenboxen werden dann verwendet, um Empfehlungen für den Benutzer zu generieren.

Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass InBox die Leistung bestehender Methoden übertrifft. Darüber hinaus liefert die Modellanalyse neue Erkenntnisse über die Bedeutung verschiedener Tripeltypen in wissensbasierten Empfehlungssystemen.

Statistik

Die Interessenboxen können eine Vielzahl von Artikeln enthalten, die mit einem bestimmten Interesse verbunden sind.
Die Schnittmenge von Boxen kann als Kombination der entsprechenden Konzepte interpretiert werden.
Die Schnittmengenoperation über Boxen ist abgeschlossen, was die Kombination beliebig vieler Konzepte erleichtert.

Citater

"Unser Modell InBox stellt eine neuartige Methode zur Modellierung von Benutzerinteressen für Empfehlungsaufgaben dar, indem Interessen als Schnittmenge mehrerer allgemeiner Konzepte in Wissensgrafen dargestellt werden."
"InBox verwendet Boxeinbettungen, um Tags, Beziehungen und Benutzerinteressen darzustellen, um die Anforderung zu erfüllen, dass ein Interesse einer Menge von Artikeln entspricht und Schnittmengenoperationen unterstützt."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

InBox

by Zezhong Xu,Y... kl. arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12649.pdf

Dybere Forespørgsler

Wie könnte man die Boxdarstellung von Benutzerinteressen nutzen, um Erklärbarkeit in Empfehlungssystemen zu verbessern?

Die Boxdarstellung von Benutzerinteressen bietet eine einzigartige Möglichkeit, die Erklärbarkeit in Empfehlungssystemen zu verbessern. Indem Benutzerinteressen als Boxen modelliert werden, die verschiedene Konzepte umfassen, können wir die Empfehlungen besser erklären. Zum Beispiel können wir anhand der Boxdarstellung deutlich machen, warum bestimmte Artikel oder Produkte empfohlen wurden, indem wir die spezifischen Konzepte innerhalb der Box hervorheben, die zu dieser Empfehlung geführt haben. Dies ermöglicht es den Benutzern, die Empfehlungen besser nachzuvollziehen und zu verstehen, warum bestimmte Artikel vorgeschlagen wurden. Darüber hinaus können wir durch die Boxdarstellung auch die Beziehungen zwischen den verschiedenen Konzepten innerhalb der Benutzerinteressen visualisieren, was die Transparenz und Erklärbarkeit der Empfehlungen weiter verbessert.

Wie könnte man die Boxdarstellung erweitern, um auch unsichere oder mehrdeutige Benutzerinteressen zu modellieren?

Um unsichere oder mehrdeutige Benutzerinteressen zu modellieren, könnte man die Boxdarstellung erweitern, indem man probabilistische Ansätze integriert. Anstatt Benutzerinteressen als feste Boxen zu modellieren, könnten wir Wahrscheinlichkeitsverteilungen über verschiedene Konzepte innerhalb der Boxen einführen. Auf diese Weise können wir die Unsicherheit oder Mehrdeutigkeit der Benutzerinteressen berücksichtigen. Durch die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen können wir auch die Stärke der Verbindung zwischen einem Benutzer und einem bestimmten Konzept innerhalb der Box quantifizieren. Dies ermöglicht es dem Empfehlungssystem, flexibler auf unsichere oder mehrdeutige Benutzerinteressen zu reagieren und Empfehlungen anzupassen, um die verschiedenen Interpretationen der Benutzerinteressen zu berücksichtigen.

Wie könnte man die Boxdarstellung nutzen, um Synergien zwischen Benutzerinteressen über verschiedene Domänen hinweg zu entdecken?

Die Boxdarstellung bietet eine effektive Möglichkeit, Synergien zwischen Benutzerinteressen über verschiedene Domänen hinweg zu entdecken. Indem wir Benutzerinteressen als Boxen modellieren, die verschiedene Konzepte aus verschiedenen Domänen umfassen, können wir die Verbindungen und Beziehungen zwischen diesen Konzepten analysieren. Durch die Untersuchung der Überlappungen und Schnittmengen zwischen den Boxen verschiedener Benutzer können wir Synergien zwischen ihren Interessen identifizieren. Darüber hinaus können wir mithilfe von Techniken wie Clusteranalyse oder Ähnlichkeitsmaßen die gemeinsamen Themen oder Präferenzen zwischen Benutzern aus verschiedenen Domänen erkennen. Auf diese Weise können Empfehlungssysteme personalisierte Empfehlungen über verschiedene Domänen hinweg generieren und die Synergien zwischen den Benutzerinteressen optimal nutzen.