面向 NFT 的 MARS：一种多注意力 NFT 推荐系统
信息检索
2023-06-21 v1 人工智能
综合经济学
经济学
摘要
推荐系统已成为提升各领域用户体验的重要工具。尽管针对电影、音乐和电商的推荐系统已有广泛研究，但快速增长且经济意义重大的非同质化代币（NFT）市场仍鲜有探索。NFT 市场的独特特征与日益凸显的重要性，凸显了开发定制化推荐系统以满足其特定需求并释放其全部潜力的重要性。本文中，我们考察了 NFT 的独特特征，并提出了首个专门应对 NFT 市场挑战的推荐系统。具体而言，我们开发了面向 NFT 的多注意力推荐系统（NFT-MARS），具有三个关键特征：（1）用于处理稀疏用户-物品交互的图注意力，（2）用于纳入用户特征偏好的多模态注意力，以及（3）用于兼顾 NFT 兼具艺术品与金融资产双重属性的多任务学习。我们利用直接从区块链收集的四种最热门 NFT 系列的实际交易数据，证明了 NFT-MARS 相较于多种基线模型的有效性。源代码与数据可在 https://anonymous.4open.science/r/RecSys2023-93ED 获取。
引用
@article{arxiv.2306.10053,
title = {NFTs to MARS: Multi-Attention Recommender System for NFTs},
author = {Seonmi Kim and Youngbin Lee and Yejin Kim and Joohwan Hong and Yongjae Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10053},
year = {2023}
}