[en] With more multimedia content being available than ever, the need of recommender systems is becoming crucial. Recent studies show that including context (such as daytime, last clicked items, weather, etc.) helps in order to give better recommendations. Factorization machines (FM) models [17] are an effective solution for context-aware recommendation tasks. However, FM models are based on the second-order interactions between features, which cause one of its major drawbacks: they cannot capture complex high-order signal interactions. Some work has already been proposed ([8], [9] and [24]) in order to address this problem. Yet, these methods use deep neural networks (DNN) to learn high-order interactions between features, which makes them either too expressive ([8] and [9]) or too computational expensive ([24]). In this work, we propose to capture high-order interactions from the embedding level. We want the feature embedding to encode not only the information from the feature itself but also to aggregate the correlated knowledge from other features. Our approach to do so is by using Graph Convolutional Networks (GCN) instead of the common embedding layer that conforms recommendation models (such as FM). In that way, we will be able to keep the structure of FM models while having the high-order signals automatically contained in the interaction between feature embeddings. Our solution is implemented in Pytorch [11] and it will result in a module, which could be included in any recommender system thus leading to an end-to-end model. We build the work following the next steps: 1. Build Graph Convolutional Network (GCN) model based on the work of [13], and adapt it so that it can output embeddings that contain information not just from the node itself but also form the correlated nodes as well. 2. Extend the work of [3] to context, by considering matrix completion for recommender systems from the point of view of link prediction on graphs. 3. Incorporate the GCN module for recommender systems (unifying the first and the second point) to Factorization Machines (FM) [17] in order to build the desired end-to-end model. Then, FM could be substituted by any other RS model such as [9], [8] or [5], which is also tested in our work. Experiments indicate that context helps models to give better recommendations. Besides, it is shown that the incorporation of GCN allows to outperform the original FM and variations in most of the cases. As future work, we propose some ideas in order to focus on the optimization for specific raking tasks as well as trying different variations of GCN to see whether it can outperform the baseline models in all the cases.

[es] Con la amplia y creciente cantidad de contenido multimedia que hay hoy en d ??a, la necesidad de utilizar sistemas de recomendación se ha vuelto algo esencial. Algunos estudios recientes muestran que la inclusión de contexto (hora del d ??a, últimos clics, clima, etc.) mejora la calidad de las recomendaciones. Las M ?aquinas de Factorización (FM) [17] son una solución efectiva para las tareas de recomendación teniendo en cuenta el contexto. Sin embargo, las FM se basan en las interacciones de segundo orden entre las incrustaciones (embeddings) de caracterí?sticas, lo que origina uno de sus principales problemas: no poder capturar sen ?ales complejas de alto orden entre interacciones. Actualmente existen trabajos ([8], [9] y [24]) que tratan de resolverlo. Sin embargo, su propuesta es usar redes neuronales profundas (DNN) para capturar las interacciones de alto orden entre caracterí?sticas, hecho que les hace ser o demasiado complejos ([8] y [9]) o demasiado costosos computacionalmente ([24]). Proponemos capturar las sen ?ales de interacciones de alto orden desde el nivel de incrustaciones, codificando en estas no solo la información de la propia característica sino también la de otras correlacionadas. Para ello, proponemos las Redes convolucionales de Grafos (GCN) para capturar las sen ?ales de interacciones de alto orden en lugar de utilizar la capa de incrustaciones que encontramos en los modelos de recomendación (FM). De este modo, conseguiremos mantener la estructura simple de los sistemas de recomendación mientras que a la vez tendremos las sen ?ales de alto orden contenidas automáticamente en las incrustaciones de características. Nuestra solución se implementa en Pytorch [11] y llega a ser un módulo que podrá ser incluido en cualquier sistema de recomendación, conformando as ?? un modelo end-to-end de entrenamiento. Para llevar a cabo el trabajo seguimos los siguientes pasos: ? Elaborar un modelo de Red convolucional de Grafos (GCN) basado en el trabajo de [13] y adaptarlo de tal forma que pueda devolver incrustaciones que contengan información no sólo del mismo nodo sino también de aquellos nodos correlacionados. ? Ampliar el trabajo de [3] con la incorporación del contexto, mediante la extensi ?on del algoritmo de completación matricial (matrix completion) para sistemas de recomendación desde el punto de vista de la predicción de enlaces en los grafos. ? Incorporar el m ?odulo GCN (unificación de los dos pasos anteriores) a las M ?aquinas de Factorización (FM) [17] para elaborar un modelo end-to-end. En este punto, las FM podrían ser sustituidas por cualquier otro modelo de sistemas de recomendación como [9], [8] o [5], que también incorporamos en nuestro trabajo. Los experimentos demuestran que el hecho de incorporar el contexto a los datos ayuda a los modelos a mejorar las recomendaciones. Además, se demuestra que la incorporación de GCN a los sistemas de recomendación supera en rendimiento a los modelos de referencia (baseline) en la mayoría de los casos, aunque no en todos ellos aún. Como propuesta de trabajo futuro, planteamos algunas ideas para potenciar la optimización de las tareas enfocadas al ranking de ítems, así como probar diferentes variantes de GCN con el fin de mejorar los resultados de forma consistente.