書誌情報
タイトル: Graph Convolutional Matrix Completion
著者: Rianne van den Berg, Thomas N. Kipf, Max Welling
所属: AMLab (University of Amsterdam)
採択: KDD(Deep Learning Day) 2018
概要
レコメンドタスクにおけるMatrix CompletionをGraphにおけるラベル付きリンク予測に置き換えて解く手法を提案
ユーザーとアイテムのレーティング行列を2部グラフとして解釈し,Graph Convolutionを使ったGraph Auto-Encoderでユーザーとアイテムの特徴量を獲得する.
その際に,ユーザーやアイテムに関するコンテンツ情報も取り入れることができるモデル構造.
実験で複数のデータセットでSoTAを達成し,MovieLens10M等の大規模データセットにも適用可能であることを確認した.
また,コンテンツ情報をレコメンドに導入することで,Cold-start問題に対しても有効な手法であることを実験的に確認できた.