Title
Sequential Recommendation with Context-Aware Collaborative Graph Attention Networks
1. Problem Definition
Please write the problem definition on here
2. Motivation
Please write the motivation of paper. The paper would tackle the limitations or challenges in each fields.
After writing the motivation, please write the discriminative idea compared to existing works briefly.
3. Method
Please write the methodology author have proposed.
We recommend you to provide example for understanding it more easily.
4. Experiment
In this section, please write the overall experiment results.
At first, write experiment setup that should be composed of contents.
Experiment setup
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Dataset
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baseline
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Evaluation Metric
Result
Then, show the experiment results which demonstrate the proposed method.
You can attach the tables or figures, but you don't have to cover all the results.
5. Conclusion
Please summarize the paper.
It is free to write all you want. e.g, your opinion, take home message(오늘의 교훈), key idea, and etc.
Author Information
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Author name
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Affiliation
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Research Topic
6. Reference & Additional materials
Please write the reference. If paper provides the public code or other materials, refer them.
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Github Implementation
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Reference
Title
Sequential Recommendation with Context-Aware Collaborative Graph Attention Networks
1. Problem Definition
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*순차 추천 시스템(Sequential Recommendation)**은 사용자가 시간 순서에 따라 아이템과 상호작용한 데이터를 활용해 다음에 클릭할 아이템을 예측하는 것이 목표입니다.
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하지만 기존의 순차 추천 시스템은 아이템의 ID 정보나 단순한 순서에만 의존하며, 맥락(Context) 정보나 아이템과 카테고리 간의 관계를 충분히 활용하지 못합니다.
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따라서 사용자 선호를 더 세밀하게 반영하고, 다양한 맥락 정보를 통합하는 것이 필요합니다.
2. Motivation
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기존 연구들의 한계점:
1.
순차 추천 모델들은 주로 아이템 ID와 시간 순서를 고려하지만, 맥락 정보를 반영하지 않아 성능이 제한적입니다.
2.
사용자와 아이템 간의 복잡한 상호작용을 충분히 활용하지 못했습니다. 특히 카테고리 정보와 아이템 간의 관계를 다루지 않았습니다.
3.
많은 연구가 사용자 행동 패턴에 집중했지만, 아이템과 카테고리 사이의 관계를 동시에 고려하는 접근은 부족했습니다.
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차별점:
◦
이 논문에서는 아이템-카테고리 이중 네트워크를 도입해 아이템 전환과 카테고리 선택 간의 관계를 학습합니다.
◦
두 개의 그래프 기반 네트워크가 **협력적 학습(Mutual Learning)**을 수행해 상호 보완적인 예측을 만듭니다.
3. Method
논문에서 제안하는 방법은 CCGAT (Context-aware Collaborative Graph Attention Networks)입니다. 이 모델은 P 네트워크와 Q 네트워크로 구성된 이중 네트워크 구조입니다.
•
P 네트워크 (아이템 그래프): 사용자가 시간 순서대로 클릭한 아이템을 그래프로 구성해 다음 클릭할 아이템을 직접 예측합니다.
•
Q 네트워크 (카테고리 그래프): 카테고리 간 그래프를 구성해 사용자가 관심을 가질 가능성이 높은 카테고리를 예측한 뒤, 해당 범위 내에서 아이템을 추천합니다.
예시
•
사용자가 “스마트폰” → “노트북”을 클릭한 경우:
1.
P 네트워크는 다음 아이템으로 **"태블릿"**을 예측합니다.
2.
Q 네트워크는 해당 사용자가 "전자기기" 카테고리에 관심이 있음을 파악해 전자기기 내의 다른 아이템을 추천 범위로 좁힙니다.
3.
두 네트워크의 예측이 결합돼 더 정확한 추천이 가능합니다.
그래프 기반 학습을 통해 각 노드(아이템 또는 카테고리) 간의 관계를 강화하고, 주의(attention) 메커니즘을 사용해 중요한 이웃 노드의 영향을 반영합니다.
4. Experiment
Experiment setup
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Dataset:
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Amazon: CDs, Electronics, TV 카테고리
◦
MovieLens-20M: 영화 데이터셋
◦
Yelp 2018: 지역 비즈니스 데이터셋
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Baseline:
1.
BPRMF: 순차성을 고려하지 않는 행렬 분해 기반 추천 모델
2.
Caser: CNN 기반 순차 추천 모델
3.
SR-GNN: 세션 기반 그래프 순차 추천 모델
4.
HGN: 게이트 모듈을 활용한 순차 추천
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Evaluation Metric:
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Recall: 추천 리스트에 포함된 실제 아이템의 비율
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NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain): 추천된 아이템 순서의 중요도를 반영하는 지표
Result
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CCGAT가 모든 데이터셋에서 최고 성능을 달성했습니다.
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예를 들어, ML-20M 데이터셋에서:
◦
Recall@10: 0.1821 → 0.2097로 개선
◦
NDCG@20: 0.1022 → 0.1073로 개선
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카테고리와 아이템을 함께 고려한 점이 성능 향상의 중요한 이유로 분석됩니다.
5. Conclusion
CCGAT는 아이템과 카테고리 간의 관계를 학습하고, 그래프 구조와 맥락 정보를 결합해 더 정확한 추천을 제공합니다.
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두 네트워크가 **상호 학습(Mutual Learning)**을 수행하면서 서로의 예측 성능을 보완합니다.
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*그래프 주의 메커니즘(GAT)**을 사용해 사용자의 단기 및 장기 선호를 효과적으로 모델링합니다.
Take home message
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아이템과 카테고리를 통합한 추천 시스템은 현실적인 사용자의 행동 패턴을 더 잘 반영합니다.
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그래프 구조는 순차 추천 시스템의 성능을 극대화하는 데 중요한 도구입니다.