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...
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...
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...
对于每个会话图Gs,门控图神经网络(Gated GNN)同时对所有的节点进行处理。其中(1)式是用于在关系矩阵As的监督下进行不同节点间的信息传播,具体而言就是对于每个节点提取其相邻节点的关系生成隐向量输入后续的GNN中。然后重置门和更新门分别决定哪些信息需要丢弃和保留。之后,用(4)式中的目前状态,之前的状态和重置门...
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，...
推荐系统---SR-GNN: Session-based Recommendation with Graph Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
GNN学习(8) Redis学习(4) 八股系列(1) 论文阅读(139) 设计模式(2) 随笔档案 2024年9月(12) 2024年8月(10) 2024年7月(24) 2024年6月(20) 2024年5月(12) 2024年4月(2) 2024年3月(21) 2024年2月(13) 2024年1月(8) 2023年12月(5) 2023年11月(2) 2023年10月(4) ...
】从入门到精通CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气学完!这不比刷剧爽多了!1713 57 7:25:14 App 【卷积到底卷了啥】国际大佬吴恩达教授带你三天时间从深层次理解卷积神经网络!学不会算我输!—人工智能/深度学习/神经网络208 30 1:22:37 App 我竟一小时就学会了机器学习...
Session-based Recommendation with Graph Neural Networks,AAAI-2019,论文代码的中文注释版本,官方代码地址:https://github.com/CRIPAC-DIG/SR-GNN