ナレッジエンハンスドグラフニューラルネットワークを用いた説明可能な推薦 導入 オンライン情報の爆発的な増加に伴い、推薦システムは情報過多問題を解決するうえで重要な役割を果たしています。従来の推薦システムは通常、ユーザの履歴に基づいて推薦を生成する協調フィルタリング（Collaborative Filtering、以下CF）方法に依存しています。CF方法は主にメモリベースとモデルベースの技術に分かれます。メモリベースの方法にはユーザベースやアイテムベースのCFがあり、モデルベースの方法は行列分解などのモデルを学習して推薦を行います。近年、ディープラーニング技術は情報検索や推薦システムの研究において非常に高い有効性を示しています。多くのディープラーニングに基づく推薦方法が高い推薦性能を達成してい...