筑波大学 加藤研究室 B4
柳田雄輝
https://ynagi2.github.io/
Interactive Recommender System via Knowledge Graph-
enhanced Reinforcement Learning(SIGIR 2020)
Attentional Graph Convolutional Networks for Knowledge
Concept Recommendation in MOOCs in a Heterogeneous
View(SIGIR 2020)
の紹介
2020-10-31
IR Reading 2020秋(オンライン)
Slide 2
Slide 2 text
Interactive Recommender System via Knowledge
Graph-enhanced Reinforcement Learning(SIGIR 2020)
2
Authors: Sijin Zhou, Xinyi Dai, Haokun Chen, Weinan Zhang,
Kan Ren, Ruiming Tang, Xiuqiang He, Yong Yu
グラフ構造を加味した埋め込みをクリックしたアイテム順に
RNNへ入力,状態(ユーザの選好)を得る
手法 1/2 (状態の表現) 6
Graph Convolutional Network(GCN)でグラフ構造を加味
アイテムの
埋め込み
グラフ構造を加味した
埋め込みに変換
例 A
B C
特徴量を持ったノード
GCN
A
B C
グラフ構造を加味した
特徴量を持ったノード
Attentional Graph Convolutional Networks for
Knowledge Concept Recommendation in MOOCs in
a Heterogeneous View(SIGIR 2020)
12
Authors: Jibing Gong, Shen Wang, Jinlong Wang,
Wenzheng Feng, Hao Peng, Jie Tang, Philip S. Yu