除了user-item交互组成的二部图(bipartite graph),推荐系统中社交关系、知识图谱序列中的item转移图都是图数据形式存在,另外一方面,异构数据在推荐系统之中也是广泛存在于电商场景,结点可以是Query,Item,Shop,User等,边类型可以是点击,收藏,成交等。通过利用项目与项目、用户与用户、用户与项目之间的关系以及内容信息,...
除了user-item交互组成的二部图(bipartite graph),推荐系统中社交关系、知识图谱序列中的item转移图都是图数据形式存在,另外一方面,异构数据在推荐系统之中也是广泛存在于电商场景,结点可以是Query,Item,Shop,User等,边类型可以是点击,收藏,成交等。通过利用项目与项目、用户与用户、用户与项目之间的关系以及内容信息,...
先简单介绍下二部图(bipartite graph)。 二部图是一种特殊的图结构,所有的顶点可以被分割为两个互不相交的子集(U,V),并且每条边 eij 所关联的顶点 i,j 分别属于这两个不同的顶点集合 (i∈U,j∈V) 。 二部图的应用非常广泛,比如说电影推荐这样的交互数据则可以用一个二部图来表示(user-movie),图的边...
除了user-item交互组成的二部图(bipartite graph),推荐系统中社交关系、知识图谱序列中的item转移图都是图数据形式存在,另外一方面,异构数据在推荐系统之中也是广泛存在于电商场景,结点可以是Query,Item,Shop,User等,边类型可以是点击,收藏,成交等。通过利用项目与项目、用户与用户、用户与项目之间的关系以及内容信息,...
一种方式是将原始的图转化为一个二分图(bipartite graph),处理方式为将原始的边转化为一个节点以及两条新的边,论文G2S的编码器使用如下的传播函数: \mathbf{h}_{v}^{t}=\rho\left(\frac{1}{\left|\mathcal{N}_{v}\right|} \sum_{u \in \mathcal{N}_{v}} \mathbf{W}_{r}\left(\mathbf...
一种是将图形转化为二部图(bipartite graph),将原始的边转化为一个节点以及两条新的边(原始边也作为节点,两条新的边分别连接原始边的两端节点)。(论文G2S) 第二种方法是在不同种类的边上,使用不同的权重矩阵来进行传播,就是说每一种边类型都关联一个权重矩阵,显然,对于边类型很多时参数量非常大。(论文R-...
推荐系统中大部分信息具有图结构,例如社交关系、知识图谱、user-item交互组成的二部图(bipartite graph)、序列中的item转移图。图神经网络能够通过迭代传播捕捉高阶的交互,并且能够有效地整合社交关系和知识图谱等边信息。 主要主要围绕以下三个方面进行阐述: 1)构建新的分类体系; 2)对已有方法的全面回顾; 3)畅想未来...
1)同质图(Homogeneous graph):具有一种类型的节点和一种类型的边图。 2)有向图(Directed graph):是一个边有方向性的图。因为有向图往往意味着一个不对称的邻接矩阵,因此不能是半无限的。 3)二元图(Bipartite graph):是一个有两种类型节点的图。
1)同质图(Homogeneous graph):具有一种类型的节点和一种类型的边图。 2)有向图(Directed graph):是一个边有方向性的图。因为有向图往往意味着一个不对称的邻接矩阵,因此不能是半无限的。 3)二元图(Bipartite graph):是一个有两种类型节点的图。
先简单介绍下二部图(bipartite graph)。 二部图是一种特殊的图结构,所有的顶点可以被分割为两个互不相交的子集(U,V),并且每条边 所关联的顶点 分别属于这两个不同的顶点集合 。 二部图的应用非常广泛,比如说电影推荐这样的交互数据则可以用一个二部图来表示(user-movie),图的边则是用户对电影的评分,此时的...