Open shugo1107 opened 4 years ago
連続的な系列推薦(sequential recommendation)において,強化学習を用いて推薦を試みる方法が進んでいる.しかし,Knowledge Graphの情報をうまく強化学習に用いることができていなかった.(特に探索において) そこで,Knowledgeから将来の選好する特徴を予測する項を付け加えることにより,強化学習の探索においてもKnowledgeを使うことができ,将来選好する特徴の変化を捉えることも可能となるモデルとなった.
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3397271.3401134
Pengfei Wang, Yu Fan, Long Xia, Wayne Xin Zhao, Shaozhang Niu, Jimmy Huang
SIGIR ’20
強化学習の枠組みにKnowledge Graphの情報をうまく組み込み,4つの実タスクにおいて精度の向上を確認した.
Amazonの美容,CD,本とLast FM(音楽)の4つのデータセットに対して,その他のbaseline手法と比べ,Hit-Ratio@10とNDCG@10が上回ることを確認した.
ざっくり言うと
連続的な系列推薦(sequential recommendation)において,強化学習を用いて推薦を試みる方法が進んでいる.しかし,Knowledge Graphの情報をうまく強化学習に用いることができていなかった.(特に探索において) そこで,Knowledgeから将来の選好する特徴を予測する項を付け加えることにより,強化学習の探索においてもKnowledgeを使うことができ,将来選好する特徴の変化を捉えることも可能となるモデルとなった.
キーワード
1. 情報
論文リンク
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3397271.3401134
著者
Pengfei Wang, Yu Fan, Long Xia, Wayne Xin Zhao, Shaozhang Niu, Jimmy Huang
投稿日付
SIGIR ’20
2. 先行研究と比べてどこがすごい?
強化学習の枠組みにKnowledge Graphの情報をうまく組み込み,4つの実タスクにおいて精度の向上を確認した.
3. 技術や手法のキモはどこ?
4. どうやって有効だと検証した?
Amazonの美容,CD,本とLast FM(音楽)の4つのデータセットに対して,その他のbaseline手法と比べ,Hit-Ratio@10とNDCG@10が上回ることを確認した.