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[2020]利用属性图神经网络解决推荐系统冷启动问题

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  • [2020]利用属性图神经网络解决推荐系统冷启动问题
    • 概要
    • 创新点
    • 模型
    • 关键点
    • 思考
    • 参考文献

[2020]利用属性图神经网络解决推荐系统冷启动问题

概要

本文提出一种新的框架(属性图神经网络AGNN)来解决推荐系统冷启动问题。主要是利用属性图网络而不仅仅是user-item交互行为，这样对冷启动users/item会有比较好的表征能力。

注：本文中 特征向量(the preference embedding)是表征user/item的兴趣/特性，是根据user/item历史行为数据的得到。针对warm-user/item，这部分向量应该是利用 用户行为预训练生成的。

创新点

(1)AGNN模型通过 拓展的变分自编码器学习属性分布，生成冷启动user/item 特征向量(the preference embedding)

  • 针对冷启动user/item，认为user/item的特征向量分布 与 属性向量分布 一致
  • 通过变分自编码器，利用属性 生成冷启动 特征向量
  • 拓展的变分自编码器：利用warm-user/item的特征向量来约束变分自编码器，使变分自编码器生成的向量空间与 warm-us

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    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
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