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GRU4rec与SRGNN之间的比较

GRU4rec SRGNN
序列模型，只考虑上一节点到当前节点的过渡关系 图模型，考虑更复杂的过渡关系，包括若干出点和入点与当前节点的联系
仅考虑用户的当前兴趣 使用Attention机制，考虑用户的当前兴趣和整体兴趣
循环次数由序列长度决定 循环次数是个超参，SRGNN默认为1
有负采样，pairwise loss（BPR、TOP1） 没有负采样，pointwise loss（NLL）
minibatch，代码比较复杂 data augmentation，实现比较简单（但序列长度较长时不适用于RNN）

关于GGNN和SRGNN更多信息，可以转至 【论文精读】门控图神经网络GGNN及SRGNN

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