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图卷积网络推荐系统
LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
发表：2020/2/6
图卷积网络推荐系统LightGCN模型邻居聚合用户-物品交互图协同过滤性能提升
本研究提出了LightGCN模型，以简化图卷积网络在推荐系统中的应用。我们发现GCN中常见的特征变换和非线性激活对协同过滤性能贡献不大，反而增加了训练难度。LightGCN专注于邻域聚合，通过线性传播用户和物品嵌入，实现了显著的性能提升，平均相对提升约16%。
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Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems
发表：2019/3/19
基于知识图谱的推荐系统图卷积网络推荐系统冷启动问题高阶结构信息建模邻居采样机制
本文提出知识图卷积网络(KGCN)，通过邻居采样构建多跳感受野，有效捕获知识图谱中实体间高阶结构与语义信息，缓解推荐系统的稀疏性和冷启动问题。KGCN在电影、图书和音乐推荐中表现优异，支持大规模数据处理。
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