СИСТЕМИ ЗА ПРЕПОРУКУ У E-COMMERCE ПЛАТФОРМАМА ЗАСНОВАНИ НА ГРАФ НЕУРОНСКИМ МРЕЖАМА

Матија Матовић; Јелена Сливка

doi:10.24867/27BE18Matovic

Матија Матовић
Јелена Сливка Fakultet tehničkih nauka

DOI: https://doi.org/10.24867/27BE18Matovic

Ključne reči: граф неуронске мреже, системи за препоруку, е-трговина, факторизација матрица

Apstrakt

У области е-трговине, велика количина новца се годишње улаже у интернет маркетинг. Циљ ових улагања је да се производи представе што ширем обиму корисника, како би они могли бити приказани што већем броју људи који би за те производе били заинтересовани. Употребом система за препоруку, ови трошкови би се могли смањити, а профит повећати, тако што би се сваком кориснику приказивале персонализоване препоруке, детаљно прилагођене његовом укусу. Са тим у вези овај рад истражује неколико различитих приступа имплементацији система за препоруку: традиционални приступ и приступи засновани на модерној архитектури граф неуронских мрежа. За учење су прикупљени подаци о интеракцијама корисника са ставкама, као и подаци о самим корисницима и ставкама. Коначан циљ овог рада је испитати квалитет модерних метода заснованих на граф неуронским мрежама, упоредити га са традиционалним методама и истражити њихове досад недовољно испитане предности.

Reference

[1] Miquido, „We know what you like! Recommendation Systems in business,“ 24 June 2020. [На мрежи]. Available: https://medium.com/swlh/we-know-what-you-like-perks-of-recommendation-systems-in-business-5f227bb6d09. [Последњи приступ 27 September 2023].
[2] F. Scarselli, M. Gori, A. C. Tsoi, M. Hagenbuchner и G. Monfardini, „The Graph Neural Network Model,“ IEEE Transactions on Neural Networks, т. I, бр. 20, pp. 61-80, 2008.
[3] M. Balabanovic и Y. Shoham, „Fab: content-based, collaborative recommendation,“ Communications of the ACM, т. III, бр. 40, pp. 66-72, 1997.
[4] Y. Koren, R. Bell и C. Voinsky, „Matrix tactorization techinques for recommender systems,“ Computer, т. 42, бр. 8, pp. 30-37, 2009.
[5] Y. Koren, „The Bellkor Solution to the Netflix Grand Prize,“ у Netlix Prize Documentation, т. 81, 2009, pp. 1-10.
[6] W. Hamilton, Z. Ying и J. Leskovec, „Inductive Representation Learning on Large Graphs,“ у Advances in Neural Infromation Processing Systems, 2017.
[7] X. Wang, X. He, M. Wang и F. Feng, „Neural Graph Collaborative Filtering,“ у 42nd international ACM SIGIR conference on Research and development in Information Retrieval, 2019.
[8] W. Xiao, H. Ji, C. Shi, B. Wang, Y. Ye и C. Peng, „Heterogeneous Graph Attention Network,“ у The world wide web conference, 2019.
[9] OList и A. Sionek, „OList Brazillian Ecommerce Dataset [Kaggle],“ [На мрежи]. Available: https://doi.org/10.34740/KAGGLE/DSV/195341. [Последњи приступ 12 July 2023].
[10] M. Davis и M. Palumbo, „A primer on the economics and time series econometrics of wealth effects,“ 2001.
[11] J. Leskovec, A. Rajaraman и J. Ullman D, Mining of Massive Datasets, Cambridge University Press, 2010.
[12] T. Kipf и M. Welling, „Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks,“ arXiv, 2016.
[13] P. Velickovic, C. Guillem, A. Casanova и A. Romero, „Graph Attention Networks,“ arXiv, 2017.