Incorporating Price into Recommendation with Graph Convolutional Networks

计算机科学 传递关系 成对比较 推荐系统 桥(图论) 偏爱 产品(数学) 钥匙(锁) 图形 机器学习 人工智能 理论计算机科学 微观经济学 组合数学 内科学 经济 医学 计算机安全 数学 几何学
作者
Yu Zheng,Chen Gao,Xiangnan He,Depeng Jin,Yong Li
出处
期刊:IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering [IEEE Computer Society]
卷期号:: 1-1 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tkde.2021.3091160
摘要

In this work, we aim at developing an effective method to predict user purchase intention with the focus on the price factor in recommender systems. The main difficulties are two-fold: 1) the preference and sensitivity of a user on item price are unknown, which are only implicitly reflected in the items that the user has purchased, and 2) how the item price affects a users intention depends largely on the product category, that is, the perception and affordability of a user on item price could vary significantly across categories. Towards the first difficulty, we propose to model the transitive relationship between user-to-item and item-to-price, taking the inspiration from the recently developed Graph Convolution Networks (GCN). The key idea is to propagate the influence of price on users with items as the bridge, so as to make the learned user representations be price-aware. For the second difficulty, we further integrate item categories into the propagation progress and model the possible pairwise interactions for predicting user-item interactions. We conduct extensive experiments on two real-world datasets, demonstrating the effectiveness of our GCN-based method in learning the price-aware preference of users.
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