在通过GNN获取了Item的嵌入表征之后,我们的工作就完成一大半了,剩下的就是讲用户序列的多个Item的嵌入表征融合成一个整体的序列的嵌入表征 这里SR-GNN首先利用了Attention机制来获取序列中每一个Item对于序列中最后一个Item $v_{n}(s_1)$的attention score,然后将其加权求和,其具体的计算过程如下 $$a{i}=\te...
SR-GNN 是 session based recsys 里面常见的baseline 具体步骤是: 生成session graph 生成node embedding 生成session embedding 进行预测 用到的技术有:gate GNN,soft-attention 模型图: 实验结果: 后续有一篇论文 GC-SAN 是SR-GNN 的改进版本,两篇论文的思路、框架都非常相似,这里是 GC-SAN 的文章链接:blog.cs...
1.论文解读 论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.00855 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...
2. We propose generalized framework, Shift-Robust GNN (SR-GNN), which can address shift in both shallow and deep GNNs. 3. We create an experimental framework which allows for creating biased train/test sets for graph learning datasets. 4. We run extensive experiments and analyze the result...
论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/eb55e369affa90f77dd7dc9e2cd33b16-Paper.pdf 为了解决这个问题，谷歌在NeurIPS 2021上介绍了一种在有偏见的数据上使用GNN的解决方案。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，...
参考:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4915155 芙蕖 1枚 BML Codelab 2.3.2 Python3 初级推荐算法机器学习深度学习可视化 2022-11-03 17:21:28 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 手把手教你读推荐论文-SR-GNN 2022-11-03 17:22:26 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 ...
论文将每个item通过GNN都映射到一个统一的词嵌入空间中,且节点对应的词嵌入向量v表示通过图神经网络学到的词嵌入向量。基于每个节点的词嵌入向量的表示形式,每个会话s就可以嵌入向量表示:各个节点的词嵌入向量按时间顺序拼接而成。 3.3在会话图上的学习物品嵌入向量(Learning Item Embeddings on Session Graphs)...
数据分布偏移对GNN性能的影响 为了证明数据分布的偏移如何影响GNN的性能,首先为已知的学术数据集生成一些有偏见的训练集。然后,为了理解这种影响,将泛化(测试准确率)与分布偏移的衡量标准(CMD)进行对比。 例如,以著名的PubMed引文数据集为例,它可以被认为是一个图,图的节点就是医学研究论文,图的「边」就是这些论文...
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item的隐向量表示,进而通过一个注意力网络(Attention...
Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks论文笔记 基于精确的项目嵌入向量,提出的SR-GNN构造了更可靠的会话表示,可以推断出下一步单击的项目 首先,将所有会话序列建模为前向session图,其中每个会话序列都可以被视为一个ubgraph。然后...摘要 基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话的用户行为.以前的算法不能保...