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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.
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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

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

https://arxiv.org/pdf/2403.03714.pdf
Intent-aware Recommendation via Disentangled Graph Contrastive Learning

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.
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