Session-based recommendation which has been witnessed a booming interest recently, focuses on predicting a user's next interested item(s) based on an anonymous session. Most existing studies adopt complex deep learning techniques (e.g., graph neural networks) for effective session-based recommendation. However, they merely address co-occurrence between items, but fail to well distinguish causality and correlation relationship. Considering the varied interpretations and characteristics of causality and correlation relationship between items, in this study, we propose a novel method denoted as CGSR by jointly modeling causality and correlation relationship between items. In particular, we construct cause, effect and correlation graphs from sessions by simultaneously considering the false causality problem. We further design a graph neural network-based method for session-based recommendation. Extensive experiments on three datasets show that our model outperforms other state-of-the-art methods in terms of recommendation accuracy. Moreover, we further propose an explainable framework on CGSR, and demonstrate the explainability of our model via case studies on Amazon dataset.


翻译:最近,与会者对会议提出的建议表现出浓厚的兴趣,重点是根据匿名会议预测用户下一个感兴趣的项目,大多数现有研究都采用复杂的深层学习技术(如图形神经网络),以便提出有效的会议建议,然而,这些研究只是处理项目之间共同发生的问题,但没有很好地区分因果关系和相互关系。考虑到各项目之间因果关系和相互关系的不同解释和特点,我们在本研究报告中提出了一个新颖的方法,称为CGSR,通过联合建模各项目之间的因果关系和相关性关系来标出CGSR。特别是,我们通过同时考虑虚假的因果关系问题,从各会议建立起因、效果和相关性的图表。我们进一步设计基于会议建议的基于图表的神经网络方法。关于三个数据集的广泛实验表明,我们的模型在建议准确性方面超越了其他最新方法。此外,我们进一步提议了一个关于CGSR的可解释框架,并通过亚马孙数据集的案例研究来说明我们的模型的可解释性。

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