user-item bipartite graph | BriefGPT

关键词user-item bipartite graph

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IA-GCN: 交互图卷积网络用于推荐
本文提出 InterActive GCN，针对已有的基于 GCN 的协同过滤推荐系统采用相同的聚合方式从用户邻域中学习用户的表示，从而忽略了用户 - 项目对之间的交互特征。新模型在用户 - 项目对之间构建双边交互指导，提供了交互和可解释的特
PDF2 years ago
SIGIR简单的图对比学习在推荐中是否需要图增强？
本研究揭示了对比学习的推荐模型是通过学习更均匀分布的用户 / 物品表示隐含地减轻受欢迎程度偏见，并且建议一种可以平滑调整所学表示的均匀性的简单 CL 方法。
PDF3 years ago
GraphSAIL: 用于推荐系统的图结构感知增量学习
本文提出了一种基于图神经网络的推荐模型增量学习框架 GraphSAIL，可以显著减少计算时间并提供更频繁的推荐更新，同时保留用户 / 物品的长期偏好，并通过在训练期间显式地保留每个节点的局部和全局结构以及自我信息来实施图结构保护策略。在两个
PDF4 years ago
WWW协同相似嵌入在推荐系统中的应用
提出了一种协作相似度嵌入模型（CSE），该模型利用了用户 - 项目二分图中可用的全面协作关系，用于表示学习和推荐，通过直接接触和 k - 阶邻域接近度学习用户 - 项目关联，并且针对性地设计了一种采样技术来捕捉这两种不同类型的接近度关系。在
PDF5 years ago