Ganzheitliches Modellieren positiver und negativer Präferenzen für eine vorzeichen-bewusste Empfehlung

מושגי ליבה

Ein neuartiger leichter signierter Graph-Konvolutions-Netzwerk-Ansatz (LSGRec) zur gleichzeitigen Modellierung hochrangiger positiver und negativer Präferenzen von Nutzern in einem signierten Nutzer-Artikel-Interaktionsgraphen.

תקציר

Der Artikel präsentiert einen neuartigen Ansatz namens LSGRec (Light Signed Graph Convolution Network for Recommendation), der darauf abzielt, die Beschränkungen bestehender Methoden zur Modellierung positiver und negativer Nutzerpräferenzen in signierten Empfehlungsgraphen zu überwinden.
Kernpunkte:

Bestehende Methoden verwenden unabhängige Encoder für positive und negative Interaktionen, was zu Informationsverlusten bei hochrangigen heterogenen Interaktionen führen kann.
LSGRec verwendet einen einheitlichen Modellierungsansatz, um positive und negative Präferenzen gleichzeitig auf einem signierten Nutzer-Artikel-Interaktionsgraphen zu modellieren.
Für negative Präferenzen in hochrangigen heterogenen Interaktionen werden Präferenzen erster Ordnung durch negative Kanten und Präferenzen höherer Ordnung durch Propagation entlang positiver Kanten erfasst.
LSGRec verwendet einen negativen Präferenzfilter, um Empfehlungen zu verbessern, und mehrere Hilfsziele, um die Darstellungen von Nutzern und Artikeln zu optimieren.
Umfangreiche Experimente auf drei realen Datensätzen zeigen, dass LSGRec die Leistung bestehender Methoden deutlich übertrifft.

סטטיסטיקה

Die Dichte der Nutzer-Artikel-Interaktionen beträgt 0,064% für Amazon-Beauty, 0,14% für Amazon-Book und 0,16% für Yelp2021.
Das Verhältnis zwischen positiven und negativen Bewertungen in den Trainingsdaten beträgt 1:0,13 für Amazon-Beauty, 1:0,07 für Amazon-Book und 1:0,16 für Yelp2021.

ציטוטים

"Bestehende Methoden können die negativen Präferenzen innerhalb hochrangiger heterogener Interaktionen nicht erfassen, was zu unvollständigen und ungenauen negativen Nutzerpräferenzen führt."
"Unser vorgeschlagener LSGRec-Ansatz übertrifft die zweitbesten Basislinien um etwa 2,9-5,8% auf Amazon-Beauty, 10,6-14,2% auf Amazon-Book und 3,1-5,5% auf Yelp in Bezug auf die drei Metriken."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Towards Unified Modeling for Positive and Negative Preferences in Sign-Aware Recommendation

by Yuting Liu,Y... ב- arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08246.pdf

שאלות מעמיקות

Wie könnte der vorgeschlagene einheitliche Modellierungsansatz auf andere Arten von Graphen wie sozialen Netzwerken oder Wissensbasen erweitert werden, um ähnliche Vorteile zu erzielen?

Der vorgeschlagene einheitliche Modellierungsansatz, der positive und negative Präferenzen in einem Graphen berücksichtigt, könnte auf andere Arten von Graphen wie soziale Netzwerke oder Wissensbasen erweitert werden, um ähnliche Vorteile zu erzielen. Zum Beispiel könnte dieser Ansatz auf soziale Netzwerke angewendet werden, um positive und negative Beziehungen zwischen Benutzern zu modellieren. Durch die Anpassung des Modells auf soziale Netzwerke könnten positive Interaktionen wie Freundschaften und negative Interaktionen wie Konflikte oder Blockierungen berücksichtigt werden. Dies würde es ermöglichen, Empfehlungen basierend auf einer umfassenderen Modellierung der Beziehungen zwischen Benutzern zu generieren.
Für Wissensbasen könnte der einheitliche Modellierungsansatz verwendet werden, um positive und negative Verbindungen zwischen Entitäten oder Konzepten zu erfassen. Dies könnte dazu beitragen, Empfehlungen oder Vorhersagen in Wissensbasen zu verbessern, indem sowohl positive als auch negative Beziehungen berücksichtigt werden. Durch die Erweiterung des Ansatzes auf verschiedene Arten von Graphen können ähnliche Vorteile erzielt werden, indem sowohl positive als auch negative Interaktionen in die Modellierung einbezogen werden, um genauere und umfassendere Ergebnisse zu erzielen.

Welche zusätzlichen Informationen oder Kontextfaktoren könnten in den Empfehlungsprozess einbezogen werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Um die Leistung des Empfehlungsprozesses weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen oder Kontextfaktoren in Betracht gezogen werden. Einige mögliche Ansätze könnten sein:

Demografische Informationen: Die Integration von demografischen Daten wie Alter, Geschlecht, Standort usw. könnte dazu beitragen, personalisierte Empfehlungen basierend auf den individuellen Merkmalen der Benutzer zu generieren.

Verhaltensdaten: Die Berücksichtigung des vergangenen Verhaltens der Benutzer, wie Suchanfragen, Klicks, Einkäufe usw., könnte dazu beitragen, Vorhersagen über zukünftige Präferenzen zu treffen und relevantere Empfehlungen zu liefern.

Zeitliche Informationen: Die Einbeziehung von zeitlichen Informationen wie Saisonalität, Trends oder sich ändernde Präferenzen im Laufe der Zeit könnte dazu beitragen, Empfehlungen anzupassen und aktuelle Interessen der Benutzer zu berücksichtigen.

Soziale Interaktionen: Die Analyse von sozialen Interaktionen zwischen Benutzern, wie gemeinsame Interessen, soziale Verbindungen oder Empfehlungen von Freunden, könnte die Qualität der Empfehlungen verbessern, indem soziale Einflüsse berücksichtigt werden.

Durch die Integration dieser zusätzlichen Informationen und Kontextfaktoren in den Empfehlungsprozess könnte die Leistung des Systems weiter optimiert werden, indem personalisiertere, relevantere und präzisere Empfehlungen generiert werden.

Wie könnte der Ansatz angepasst werden, um die Erklärbarkeit der Empfehlungen zu erhöhen und den Nutzern ein besseres Verständnis der Entscheidungsfindung zu vermitteln?

Um die Erklärbarkeit der Empfehlungen zu erhöhen und den Nutzern ein besseres Verständnis der Entscheidungsfindung zu vermitteln, könnte der Ansatz durch folgende Maßnahmen angepasst werden:

Interpretierbare Modelle: Die Verwendung von interpretierbaren Modellen wie Entscheidungsbäumen, Regelbasierte Systeme oder Linear Regression könnte dazu beitragen, die Entscheidungsfindung transparenter zu gestalten und den Benutzern zu erklären, warum bestimmte Empfehlungen gemacht wurden.

Feature Importance: Die Bereitstellung von Informationen über die Bedeutung einzelner Merkmale oder Faktoren, die zur Generierung von Empfehlungen beitragen, könnte den Benutzern Einblicke in den Entscheidungsprozess geben und ihnen helfen, die Empfehlungen besser nachzuvollziehen.

Erklärbare KI-Techniken: Die Integration von erklärbarer KI-Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) oder SHAP (SHapley Additive exPlanations) könnte dazu beitragen, die Entscheidungsfindung des Modells zu erklären und den Nutzern die Gründe für bestimmte Empfehlungen auf verständliche Weise zu vermitteln.

Durch die Anpassung des Ansatzes, um die Erklärbarkeit der Empfehlungen zu erhöhen, können die Benutzer ein tieferes Verständnis dafür entwickeln, warum bestimmte Empfehlungen gemacht werden, was wiederum das Vertrauen in das System stärken und die Akzeptanz der Empfehlungen verbessern könnte.