三、SR-GNN模型定义 classGNN(Module): def__init__(self,hidden_size,step=1):#输入仅需确定隐状态数和步数 super(GNN,self).__init__() self.step=step#gnn前向传播的步数default=1 self.hidden_size=hidden_size self.input_size=hidden_size*2 self.gate_size=3*hidden_size #有关Parameter函数的...
这种方法被称为Shift-Robust GNN（SR-GNN），从名字上不难看出，这个方法的目的就是要让问题域发生变化和迁移时，模型依然保持高稳健性，降低性能下降。研究人员在半监督学习的常见GNN基准数据集上，用有偏见的训练数据集进行的各种实验中，验证了SR-GNN的有效性，实验表明，SR-GNN在准确性上优于其他GNN基准，将有...
PaddlePaddle于近期开源了基于会话(session-based)的推荐系统模型(SR-GNN)。 相较于之前通过循环神经网络(RNN)来对会话进行序列化建模导致的不能够得到用户的精确表征以及忽略了items中复杂的转换特性,SR-GNN通过将序列化的问题转换为图的问题,对所有的会话序列通过有向图进行建模,然后通过图神经网络(GNN)来学习每个ite...
SR-GNN是中科院提出的一种基于会话序列建模的推荐系统,这里所谓的会话是指用户的交互过(每个会话表示一次用户行为和对应的服务,所以每个用户记录都会构建成一张图),这里说的会话序列应该是专门表示一个用户过往一段时间的交互序列。 基于会话的推荐是现在比较常用的一种推荐方式,比较常用的会话推荐包括 循环神经网络、马...
下图所示为SR-GNN与传统GNN模型的对比。二者输入相同,层数相同。将GNN的第(k)层的最终嵌入Zk与来自未标记的数据点的嵌入进行比较,验证该模型是否正确编码。 把这个正则化写成模型损失公式中的一个附加项,该公式基于训练数据的表征和真实数据的分布之间的距离制定。
SR-GNN是中科院提出的一种基于会话序列建模的推荐系统,这里所谓的会话是指用户的交互过(每个会话表示一次用户行为和对应的服务,所以每个用户记录都会构建成一张图),这里说的会话序列应该是专门表示一个用户过往一段时间的交互序列。 基于会话的推荐是现在比较常用的一种推荐方式,比较常用的会话推荐包括 循环神经网络、马...
PaddlePaddle于近期开源了基于会话(session-based)的推荐系统模型(SR-GNN)。 相较于之前通过循环神经网络(RNN)来对会话进行序列化建模导致的不能够得到用户的精确表征以及忽略了items中复杂的转换特性,SR-GNN通过将序列化的问题转换为图的问题,对所有的会话序列通过有向图进行建模,然后通过图神经网络(GNN)来学习每个...
传统GNN 模型 (GCN) ΦΦ 包含 可学习函数 FF ,参数 ΘΘ ,邻接矩阵 AA :Φ=F(Θ,A)Φ=F(Θ,A)在GCN 中,图的归纳偏差在每一层上都是乘法的,并且梯度在所有层中反向传播。最后一层生成的节点表示为:Z≡Zk=Φ(Θ,Zk−1,A)Z≡Zk=Φ(Θ,Zk−1,A), Zk∈[a,b]nZk∈[a,b]n, Z0=XZ0...
SR-GNN 1.基本方法 1.将用户的行为序列构造 Session Graph 2.通过GNN来对所得的 Session Graph进行特征提取,得到每一个Item的向量表征 3.在经过GNN提取Session Graph之后,我们需要对所有的Item的向量表征进行融合,以此得到User的向量表征 在得到了用户的向量表征之后,我们就可以按照序列召回的思路来进行模型训练/...
作为对GNN的一种修改,门控GNN(Li等人,2015年)使用门控循环单元,并采用时间反向传播(BPTT)来计算梯度。最近,GNN被广泛应用于不同的任务,例如脚本事件预测(Li,Ding和Liu 2018),情境识别(Li等人2017b)和图像分类(Marino,Salakhutdinov和Gupta 2017) 。 3 提出的模型...