STAR-GCN是由一系列的block堆叠而成,每一个block里面包含了encoder和decoder,它们的作用分别为: 1. encoder:生成节点表示(通过编码图结构语义和输入内容特征来生成) 2. decoder:恢复输入节点的embedding 它们也有各自的损失函数 3. encoder:task-specific loss 4. decoder:reconstruction loss STAR-GCN支持两种方式堆叠...
写在后面:图卷积很难设置更深的层数去学习节点更好的表征形式,即使本文提出的STAR-GCN通过堆叠或重构编码解码块,也并不能设置较深的GCN层数。如何用GCN学习到更深层次的特征,是需要好好考虑的问题。 最后附上本篇论文原文: https://github.com/wolfkin-hth/Recommender-systems-papergithub.com/wolfkin-hth/...
论文链接:https://www.ijcai.org/Proceedings/2019/0592.pdf 代码链接:https://github.com/jennyzhang0215/STAR-GCN 论文来源:IJCAI 2019 摘要 文章针对推荐系统提出了一种新的堆叠和重构图卷积网络(STAR-GCN)结构来学习节点的表征,提高推荐系统的效率,特别是在冷启动场景。STAR-GCN采用一堆GC... ...
论文笔记:IJCAL 2019 STAR-GCN: Stacked and Reconstructed Graph Convolutional Networks for Recommender Sys,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
STAR-GCN: Stacked and Reconstructed Graph Convolutional Networks for Recommender Systems - update · yankai-chen/STAR-GCN@686aa6d
STAR-GCN: Stacked and Reconstructed Graph Convolutional Networks for Recommender Systems - update · yankai-chen/STAR-GCN@d762d8b
本发明公开了一种基于GCN‑STARNN的交通流量预测方法包括以下步骤:(1)获取开源网站交通流量数据集并预处理;(2)构建时空注意递归神经网络并进行训练;其中,时空注意递归神经网络包括:图卷积神经模块即GCN模块、时空注意递归神经模块即STARNN模块和输出模块;其中,GCN模块与STARNN模块并联;GCN模块用于提取交通路网的空间特...
STAR-GCN由多个block组成,每个block,有一个encoder-decoder,block之间参数共享。 模型结构 Input Node Representations 为了能对未知节点进行向量表示,使用掩码技术,随机对部分(比如20%的)节点进行掩蔽,一定概率的节点的向量初始化为0,剩余概率的节点保持不变,然后重建这些节点向量。使用掩码技术,一方面可以对未知节点进行...
近日笔者在阅读Shift-GCN[2]的文献,Shift-GCN是在传统的GCN的基础上,用Shift卷积算子[1]取代传统卷积算子而诞生出来的,可以用更少的参数量和计算量达到更好的模型性能,笔者感觉蛮有意思的,特在此笔记。 本文转载自徐飞翔的“Shift-GCN网络论文笔记”
KPL官方授权衍生品再度来袭!KPL星光STAR系列 收藏徽章《元气派对Vitality Party》就要来啦~ 本系列徽章共有四种款式:元气款、星与愿款、闪耀派对款、元气logo款。活力满满的设计,展现KPL选手们的青春活力,...