结合物品特征的 NFT 收藏品推荐系统
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2024-04-04 v2 人工智能
摘要
推荐系统已被广泛研究并应用于各个领域以应对信息过载。尽管已有大量关于电影、音乐和电子商务推荐系统的研究,但尽管 NFT 市场持续增长,针对 NFT 的推荐系统却较少受到关注。本文提出了一种 NFT 推荐系统,该系统利用从 NFT 交易记录到外部物品特征等多种数据源,生成满足个人偏好的精准推荐。我们开发了一种数据高效的基于图的推荐系统,以有效捕获每个物品与用户之间的复杂关系,并生成融合节点特征信息与图结构的节点(物品)嵌入。此外,我们利用了用户-物品交互之外的输入,如图像特征、文本特征和价格特征。数值实验验证了在利用所有类型的物品特征作为辅助信息后,该基于图的推荐系统的性能显著提升,从而优于所有其他基线方法。
引用
@article{arxiv.2403.18305,
title = {A Recommender System for NFT Collectibles with Item Feature},
author = {Minjoo Choi and Seonmi Kim and Yejin Kim and Youngbin Lee and Joohwan Hong and Yongjae Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.18305},
year = {2024}
}
备注
Presented at the AAAI 2023 Bridge on AI for Financial Services (https://sites.google.com/view/aaai-ai-fin/home)