[ca] Amb l'àmplia i creixent quantitat de contingut multimèdia d?avui en dia, la necessitat d?utilitzar sistemes de recomanació s?ha tornat quelcom essencial. Alguns estudis recents mostren que la inclusió de context (hora del dia, útims clics, clima, etc.) millora la qualitat de les recomanacions. Les Màquines de Factorització (FM) [17] són una solució efectiva per a les tasques de recomanació tenint en compte el context. Tanmateix, les FM es basen en les interaccions de segon ordre entre les incrustacions (embeddings) de característiques, fet que origina un dels seus principals problemes: no poder capturar senyals complexes d?alt ordre entre interaccions. Actualment existeixen treballs ([8], [9] i [24]) que adrecen aquest problema. Però, aquests mètodes utilitzen xarxes neuronals profundes (DNN) per capturar les interaccions d?alt ordre entre característiques, fet que els fa ser o bé massa complexes ([8] i [9]), o b é massa costosos computacionalment ([24]). Proposem capturar les interaccions d?alt ordre des del nivell d?incrustacions. Proposem que les incrustacions de caracter ??stiques no codifiquin nom ?es la informació de la pròpia caracter ística sinó que també agreguin coneixement d?altres característiques corralades. Per fer-ho, proposem les Xarxes Convolucionals de Grafs (GCN) en lloc d?utilitzar la capa d?incrustacions que hi trobem als models de recomanaci ?o (com les FM). D?aquesta manera, podem mantenir l?estructura sim- ple dels sistemes de recomanació mentre, a la vegada, tenim els senyals d?alt ordre continguts automàticament en la interacció entre incrustacions de característiques. La nostra solució s?implementa en Pytorch [11] i esdevè un mòdul que podrà ser inclàs en qualsevol sistema de recomanació, conformant així un model end-to-end. Per dur a terme el treball seguim els següents passos: ? Elaborar un model de Xarxa Convolucional de Grafs (GCN) basat en el treball de [13], i adaptar-lo de tal forma que pugui retornar incrustacions que continguin informaci ?o tant del mateix node com tamb ?e d?aquells nodes correlats. ? Ampliar el treball de [3] amb la incorporació del context, mitjançant l?extensió de l?algoritme de completació matricial (matrix completion) per sistemes de recomanaci ?o des del punt de vista de la predicció d?enllaços en els grafs. ? Incorporar el mòdul GCN per a sistemes de recomanació (unificant els dos primers punts) a les Màquines de Factorització (FM) [17] per tal d?elaborar el model end-to-end desitjat. En aquest punt, les FM podrien ser substituïdes per qualsevol altre model de sistemes de recomanació com [9], [8] o [5], que també incorporem en el nostre treball. Els experiments demostren que el fet d?incorporar les dades del context ajuda als models a millorar les recomanacions. A m és a m és, es demostra que la incorporaci ?o de GCN als sistemes de recomanaci ?o millora el rendiment dels models de referència (baseline) en la majoria dels casos, tot i que no en tots encara. Com a proposta de treball futur, plantegem algunes idees per potenciar l?optimització de les tasques enfocades al rànquing d ?ítems. També proposem provar diferents variants de GCN per veure si es poden millorar els resultats de tots els models de recomanació consistentment.

[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.