To address this limitation, we propose aSelf-SupervisedGraphTransformerNetwork (SGTN) for social recommendation. SGTN applies the Transformer to process graph data, using multi-head attention mechanisms for global node information exchange. It also includes edge feature pipeline to fully utilize edge ...
【论文阅读笔记】Pre-training Graph Transformer with Multimodal Side Information for Recommendation 冬日暖阳 1 人赞同了该文章 摘要 项目的边信息,如图像和文本描述,已被证明有助于准确的建议。受最近自然语言和图像预训练模型成功的启发,我们提出了一种预训练策略,通过考虑项目侧信息及其关系来学习项目表示。我们...
In this section, we review the three research directions: MPNNs for recommendation, LLMs on graphs, graph PE, and graph Transformer architecture. Definitions and problem statement In this section, we will give definitions of the relevant knowledge and introduce the problem statement. Definition 1 Ma...
2)第二阶段的attention,捕获多行为之间的依赖。 二、方法 异构图的attention聚合:目的机遇在此的基础上捕获用户商品的交互特征和商品与商品之间的依赖关系。 多行为交互编码:为了捕获这个信息,我们增加了三个模块,时空上下文卷机,信息传播和聚合。 时间卷积编码:为了捕获这个时间的影响,借鉴了Transformer的时间编码格式。
Graph Transformer是一种将Transformer架构应用于图结构数据的特殊神经网络模型。该模型通过融合图神经网络(GNNs)的基本原理与Transformer的自注意力机制,实现了对图中节点间关系信息的处理与长程依赖关系的有效捕获。 Graph Transformer的技术优势 在处理图结构数据任务时,Graph Transformer相比传统Transformer具有显著优势。其...
简介:Graph Transformer是一种结合了Transformer自注意力机制与图神经网络(GNNs)特点的神经网络模型,专为处理图结构数据而设计。它通过改进的数据表示方法、自注意力机制、拉普拉斯位置编码、消息传递与聚合机制等核心技术,实现了对图中节点间关系信息的高效处理及长程依赖关系的捕捉,显著提升了图相关任务的性能。本文详细...
Li C, Xia L, Ren X, Huang C (2023) Graph transformer for recommendation. arXiv preprint arXiv:2306.02330 Ma J, Zhou C, Yang H, Cui P, Wang X, Zhu W (2020) Disentangled self-supervision in sequential recommenders. In: Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowl...
Graph Transformer是一种将Transformer架构应用于图结构数据的特殊神经网络模型。该模型通过融合图神经网络(GNNs)的基本原理与Transformer的自注意力机制,实现了对图中节点间关系信息的处理与长程依赖关系的有效捕获。 Graph Transformer的技术优势 在处理图结构数据任务时,Graph Transformer相比传统Transformer具有显著优势。其...
Graph Transformer for Recommendation. SIGIR 2023. [paper] DiGress: Discrete Denoising diffusion for graph generation. ICLR 2023. [paper] Relational Attention: Generalizing Transformers for Graph-Structured Tasks. ICLR 2023. [paper] Heterformer: A Transformer Architecture for Node Representation Learning on...
【AAAI'21】Knowledge-Enhanced Hierarchical Graph Transformer Network for Multi-Behavior Recommendation 11 个月前 逍遥游 一蓑烟雨任平生关注一、论文概述 问题提出——现有工作中,大部分都以一种相对独立和局部的方式考虑多类型交互 (e.g., singular dimensional cascading correlations),很难捕捉跨用户和项目的高...