Multi-View Intent Disentangle Graph Networks for Bundle Recommendation解读
简要论述
bundle recommendation 的目的是向user推荐一个整体的bundle package about items。以前的模型捕获了user对item and item关联的偏好。然而,忽略了user在adopt item时的意图的多样性!并且未能在向量表示中理清user 的意图。在bundle rec 的实际场景中,user 的 intent可以自然的分布在该user的不同bundle中(global view),而bundle可以包含user的多个intent(local view)。
每个view在intent分解方面都有其优势:1)从 global view来看,需要更多的item来呈现每一个intent,这可以更加清楚的展示user在每个intent下1的偏好。2)从local view来看,它可以揭示每个intent之间的关联,因为同一bundle中的item彼此高度相关。为此,MIDGN,它能够在更精细的粒度上精确的和全面的捕获user intent和item关联的多样性!具体地说,MIDGN分别从两个不同的角度对用户的inten进行了分解:1)在global view,将user的intent与bundle package中的item相结合;2) 在local view,MIDGN将用户的intent和每个bundle package中的item相结合。同时,我们在对比学习框架下比较从不同视图中分离出来的user intent,以改进学习intent。
问题描述
模型结构graph
(a)图分解模块,分别在全局视图和局部视图下分解与user intent耦合的user-item和bundle-item交互;(b) 交叉视图传播模块,其在不同视图下传播与用户意图耦合的协作信号;(c) 意图对比模块,以鼓励用户在不同视图和预测模块下的意图的相关性。
Graph Disentangling Model
在这个model中,首先将每个user/bundle的embedding放到K个chunks,并将每个chunks与user的一个inten耦合。然后,设计一种结合邻居路由机制的GNN,来分离user-item and bundle-item graph,并细化了意图感知的user/bundle representation!
Initialization of intent-aware embeddings and graphs.
假设user有K个intent,并将每个user/bundle的embedding分割成不同特征空间的k个块。与每个intent耦合,分别独立初始化user和bundle package嵌入chunks。
形式上,user and bundle package 的embedding表示为:
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