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CoActionGraphRec:利用共同行為圖譜進行序列式多興趣推薦


核心概念
本文提出了一種名為 CoActionGraphRec (CAGR) 的新型推薦模型,旨在解決電子商務平台中資料稀疏性和用戶興趣多樣性帶來的挑戰。
摘要

CoActionGraphRec:利用共同行為圖譜進行序列式多興趣推薦

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本研究旨在開發一種適用於電子商務平台的個人化商品推薦系統,特別是針對 eBay 等平台面臨的資料稀疏性和用戶興趣多樣性等挑戰。
本研究提出了一種基於文字的雙塔深度學習模型 CoActionGraphRec (CAGR),該模型利用共同行為圖層來增強用戶和商品的表示。 商品塔: 使用共同行為商品來表示每個商品,以捕捉共同行為圖中的協同訊號,並利用圖神經網路元件充分利用這些訊號。 用戶塔: 為每個用戶的行為序列建立一個全連接圖,並使用邊緣編碼成對關係。此外,還使用一個顯式交互模組來學習捕捉行為交互的表示。

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Yi Sun, Yuri... arxiv.org 10-16-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.11464.pdf
CoActionGraphRec: Sequential Multi-Interest Recommendations Using Co-Action Graphs

深入探究

在處理更加動態的用戶行為,例如實時搜尋和瀏覽時,CAGR 模型如何有效地捕捉並利用這些資訊?

CAGR 模型本身設計上較偏重於用戶長期興趣的挖掘,對於實時搜尋和瀏覽等動態行為的捕捉能力有限。然而,我們可以透過以下方法改進 CAGR 模型,使其更好地適應動態行為: 縮短時間窗口: CAGR 模型目前使用較長的時間窗口來構建用戶行為序列圖。為了捕捉實時行為,可以縮短時間窗口,例如僅考慮用戶最近幾小時或幾分鐘內的行為。 引入時間衰減機制: 為體現資訊的時間效應,可以為用戶行為賦予不同的時間權重,距離當前時間越近的行為權重越高,反之則越低。 整合實時行為特徵: 將實時搜尋和瀏覽的關鍵字、網頁停留時間等資訊作為額外特徵,融入到 CAGR 模型的 Item Tower 和 User Tower 中。 線上模型更新: 採用增量學習或線上學習等技術,實時更新模型參數,使模型能夠快速適應用戶行為的變化。 需要注意的是,過於強調實時行為可能會導致推薦結果過於偏向短期興趣,忽略用戶的長期偏好。因此,在實際應用中,需要根據具體場景和需求,在捕捉實時行為和挖掘長期興趣之間取得平衡。

若用戶行為資料中存在偏差或不完整性,CAGR 模型如何確保推薦結果的公平性和準確性?

用戶行為資料中的偏差或不完整性會影響 CAGR 模型的推薦效果,甚至可能導致不公平的推薦結果。以下是一些應對策略: 資料預處理: 偏差檢測與校正: 利用統計方法或機器學習模型,識別並修正資料中的偏差,例如針對特定群體的曝光偏差。 缺失值處理: 採用合理的策略處理缺失值,例如使用平均值、中位數填充,或利用模型預測缺失值。 模型設計: 引入公平性約束: 在模型訓練過程中,加入公平性約束條件,例如限制不同群體的推薦結果差異。 對抗學習: 利用對抗生成網路 (GAN) 等技術,生成更均衡的訓練資料,或學習消除資料偏差的模型。 評估指標: 公平性指標: 除了傳統的推薦準確率指標,還應關注公平性指標,例如不同群體的推薦結果差異、推薦結果的多樣性等。 此外,提高資料透明度、允許用戶參與推薦過程、建立推薦結果的解釋機制等措施,也有助於提升推薦系統的公平性和可信度。

如何將 CAGR 模型的設計理念應用於其他領域,例如社交網路分析或金融風險評估?

CAGR 模型的核心設計理念是利用圖神經網路捕捉實體間的複雜關係,並結合多種特徵進行預測。這些理念可以應用於其他領域,例如: 1. 社交網路分析: 好友推薦: 將用戶視為節點,好友關係視為邊,利用 CAGR 模型學習用戶的社交特徵表示,並預測潛在的好友關係。 社群發現: 根據用戶的社交關係和互動行為,利用 CAGR 模型識別社交網路中的社群結構。 資訊傳播預測: 分析資訊在社交網路中的傳播路徑和影響力,利用 CAGR 模型預測資訊的傳播範圍和速度。 2. 金融風險評估: 信用評估: 將借款人視為節點,借貸關係、交易記錄等視為邊,利用 CAGR 模型評估借款人的信用風險。 欺詐檢測: 分析交易網路中的異常行為模式,利用 CAGR 模型識別潛在的欺詐交易。 市場風險預測: 根據金融市場的交易資料和關聯關係,利用 CAGR 模型預測市場風險。 總之,CAGR 模型的設計理念可以應用於任何需要分析實體間複雜關係並進行預測的領域。透過調整模型結構、特徵設計和訓練目標,可以將 CAGR 模型應用於不同的應用場景,並取得良好的效果。
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