1.2R-GCN算法的简介与优势 R-GCN(RelationalGraphConvolutionalNetworks)是图神经网络的一个变种,特别设计用于处理具有多种关系类型的图数据。在推荐系统中,R-GCN能够处理用户和物品之间的多种交互类型,如浏览、购买、收藏等,以及物品之间的多种关系,如属于同一类别、具有相似属性等。
2.1R-GCN算法原理 R-GCN(RelationalGraphConvolutionalNetworks)是一种图神经网络(GNN)模型,特别设计用于处理具有多种关系类型的图数据。在推荐系统中,用户和物品之间的关系可能不仅仅是“喜欢”或“不喜欢”,还可能包括“购买”、“评论”、“收藏”等多种关系。R-GCN通过引入关系权重和关系特异性聚合,能够有效地捕捉...
但是,这里存在几个问题,很多欲从事推荐系统的同学大多数学习的方式是自学,1、往往是学了很多的推荐算法模型,了解些推荐里常用的算法,如:协同过滤、FM、deepFM等,但是却不清楚这些模型在工业界推荐系统中是如何串联、如何配合、有哪些坑,哪些trick的,导致无论面试还是真正去业界做推荐系统,都会被推荐领域的”老枪老炮...
1.1.3R-GCN算法的简介 RelationalGraphConvolutionalNetworks(R-GCN)是一种图神经网络模型,特别适用于处理具有多种关系类型的图数据。在推荐系统中,R-GCN能够捕捉用户与项目之间的不同交互类型,如购买、收藏、评价等,以及项目之间的关联,如属于同一类别、具有相似属性等。通过学习这些关系的表示,R-GCN能够生成更丰富的...
推荐系统之图神经网络推荐算法:RelationalGraphConvolutionalNetworks(R-GCN):R-GCN的损失函数与优化方法 1R-GCN简介 1.1R-GCN的基本原理 RelationalGraphConvolutionalNetworks(R-GCN)是一种图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)模型,专门设计用于处理具有多种关系类型的图数据。在推荐系统中,用户和物品之间的关系往往不是单...