Intent-aware Recommendation via Disentangled Graph Contrastive Learning: Enhancing Recommender Systems with Interpretable Intents

核心概念

Intent-aware Recommendation via Disentangled Graph Contrastive Learning (IDCL) enhances recommender systems by disentangling user intents and inferring behavior distributions.

摘要

Abstract:

• Graph neural networks (GNN) are popular for recommender systems.
• Understanding user intents is crucial for recommender systems.
• IDCL simultaneously learns interpretable intents and behavior distributions.

Introduction:

• Recommender systems alleviate information overload.
• GNN-based systems explore multi-hop relationships for better representation.

Methodology:

• Behavior Disentangling module disentangles user intents.
• Intent-wise Contrastive Learning enhances disentangling and infers behavior distributions.
• Coding Rate Reduction Regularization promotes independence of behaviors across different intents.

Experiment:

• IDCL outperforms SOTA baselines in recommendation performance.
• Independence analysis shows that different intents are independent.
• Explainability analysis demonstrates the interpretability of learned representations.

統計資料

Graph neural networks (GNN) based recommender systems are mainstream.
IDCL substantially improves recommendation performance.
IDCL disentangles user intents and infers behavior distributions.

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Intent-aware Recommendation via Disentangled Graph Contrastive Learning

by Yuling Wang,... 於 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03714.pdf

深入探究

질문 1

외부 감독이 추천 시스템에서 해석 가능한 요소의 분리를 어떻게 향상시킬 수 있습니까?
외부 감독은 모델이 학습하는 동안 추가 정보나 지침을 제공하여 모델이 더 나은 해석 가능한 요소를 학습하도록 돕는 역할을 합니다. 예를 들어, 사용자 행동 데이터 외에도 사용자 프로필, 구매 이력, 검색 쿼리 등의 외부 데이터를 활용하여 모델이 사용자 의도와 취향을 더 잘 이해하고 해석할 수 있습니다. 이러한 외부 감독은 모델이 더 정확하고 해석 가능한 요소를 학습하도록 도와줍니다.

질문 2

추천 시스템에서 해석 가능한 요소의 분리의 잠재적인 단점은 무엇인가요?
해석 가능한 요소의 분리는 모델의 성능과 해석력을 향상시키지만 몇 가지 단점을 가질 수 있습니다. 첫째, 해석 가능한 요소의 분리를 위해 추가적인 감독이 필요할 수 있으며 이는 데이터 수집과 레이블링에 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 둘째, 너무 많은 요소로 분리하면 모델이 과적합될 수 있고 일반화 능력이 감소할 수 있습니다. 또한, 해석 가능한 요소의 분리는 모델의 복잡성을 증가시킬 수 있어 모델의 해석이 어려워질 수 있습니다.

질문 3

학습된 행동 분포는 기사의 범위를 넘어서 개인화된 추천을 어떻게 더 활용할 수 있을까요?
학습된 행동 분포는 개인화된 추천을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이를 활용하여 사용자의 특정 행동 패턴과 취향을 더 잘 이해하고, 사용자에게 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 사용자가 특정 상품 카테고리에 더 많은 관심을 보인다면 해당 카테고리의 상품을 우선적으로 추천할 수 있습니다. 또한, 학습된 행동 분포를 활용하여 사용자의 행동을 예측하고, 사용자에게 맞춤형 광고를 제공하는 등 다양한 방식으로 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.