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官方code:github.com/CRIPAC-DIG/S思维导图地址:github.com/hhmy27/MyNot 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...
Session-based Recommendation with Graph Neural Networks 官方代码代码仓库: https://github.com/CRIPAC-DIG/SR-GNN#paper-data-and-code 有torch和tf两个版本数据集下载一个是YOOCHOOSE,仓库的链接失效了,去…
项目地址: https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/gnn 应用背景 随着互联网上信息量的快速增长,推荐系统能够帮助用户缓解信息过载的问题,进而有效帮助用户在众多Web应用程序中(比如:搜索、电子商务、媒体流网站等)选择自己感兴趣的信息。大多数现有的推荐系统都假设一个前提:用户画像(user profil...
既然代码用的第0层,overview就不要误导人。希望作者给解释一下。 Author Coder-YucommentedNov 18, 2020• edited 关键之后的顶会上(Sigir之类)出了一堆follow这篇工作用Session Graph的,真难知道到底work不work SXKDZclosed this ascompletedNov 18, 2020...
项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/gnn 随着互联网上信息量的快速增长,推荐系统能够帮助用户缓解信息过载的问题,进而有效帮助用户在众多Web应用程序中(比如:搜索、电子商务、媒体流网站等)选择自己感兴趣的信息。大多数现有的推荐系统都假设一个前提:用户画像(user profile)和历史活...
项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleRec/gnn 应用背景 随着互联网上信息量的快速增长,推荐系统能够帮助用户缓解信息过载的问题,进而有效帮助用户在众多Web应用程序中(比如:搜索、电子商务、媒体流网站等)选择自己感兴趣的信息。大多数现有的推荐系统都假设一个前提:用户画像(user profile...
参考博客:https://sxkdz.github.io/research/SR-GNN/ 摘要 基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话的用户操作。先前的方法将会话建模为序列,并估计项目表示以外的用户表示,以提出建议。尽管取得了可喜的结果,但它们不足以在会话中获得准确的用户向量,而忽略了项目的复杂转换。为了获得准确的项目嵌入并考虑到项目的复杂...
【新智元导读】图神经网络(GNN)是机器学习的强大工具之一,但在训练数据上往往依赖于特定领域,为了解决由领域转移和数据标记偏差造成的性能下降,谷歌提出了一种新方法。 图神经网络(GNN),是在机器学习中利用图形结构数据的强大工具。图是一种灵活的数据结构,可以对许多不同类型的关系进行建模,并已被用于不同的应用,如...
文章目录 1. 提出背景 2. 核心思想 3. 论文核心 4. 组卷积 5. 核心代码 论文: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 论文地址: https://arxiv.org/abs/1611.05431 代码地址 Keras: https://github.com/titu1994/Keras-ResNeX...论文...