A Deep Graph Neural Network Based Mechanism for Social Recommendations

A Deep Graph Neural Network-Based Mechanism for Social Recommendations

reviews

저자 : 
Zhiwei Guo and Heng Wang

1. review

기존 연구의 거의 대부분은 일부 사회 집단의 토폴로지에 추가로 영향을 미칠 수 있는 항목 특징 간의

상관관계를 무시
하고 사용자 선호도와 사회적 관계 사이의 상관관계를 탐색하고 정량화하는 데 성공하였다.

사실, 항목 특징들 사이에도 상관관계가 존재하며, 이는 결국 소셜 네트워크 사용자의 실제 선호 특징과 소셜 네트워크의 내부 토폴로지에 영향을 미칠 것이다.

감독, writer, 1-2-3의 actor(주연급 actor), 나라, 언어등의 속성들 사이에 관계가 있음을 그래프로 볼 수 있다. 어떤 항목 간의 관계 기능이 더 중요한 요소 작용할것으로 예상된다.

고유한 선호도와 사회적 영향(소셜 인플루언스)을 concatenate 하여 user feature space이며,
user 와 item feature는 2가지 그래프 네트워크이다. 그래프 네트워크로 만들어 인코딩하고, 이를 숨겨진 어떤 선호도 예측을 위한 MF 잠재요인(latent-factor)로 보여(viewed)진다.

5. Conclusion

0. 세분화된 특징을 모델링하기 위해, 이 논문은 항목 속성의 상관관계를 활용하고, 이를 위해 새로운 프레임워크 GNN-SoR을 제안
1. 이 연구는 향후 IoT 사용자를 위한 SoR의 적용예정.