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这篇论文是中国科学技术大学何向南老师一作,发表在SIGIR 20上的一篇推荐系统的文章。文章提出了LightGCN,通过仅在GCN中包含最重要的组件以供推荐,从而大大简化了模型设计。通过遵循相同的设置,以经验将LightGCN与NGCF进行比较,并展示出实质性的改进。 从技术和经验角度对LightGCN的合理性进行了深入分析。
论文名称:LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
论文链接:https://t.cn/A6fk2REs
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这篇论文是中国科学技术大学何向南老师一作,发表在SIGIR 20上的一篇推荐系统的文章。文章提出了LightGCN,通过仅在GCN中包含最重要的组件以供推荐,从而大大简化了模型设计。通过遵循相同的设置,以经验将LightGCN与NGCF进行比较,并展示出实质性的改进。 从技术和经验角度对LightGCN的合理性进行了深入分析。
论文名称:LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
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本文提出了一种基于知识图谱和注意力机制的新方法-KGAT(Knowledge Graph Attention Network)。该方法通过user和item之间的属性将user-item实例链接在一起,摒弃user-item之间相互独立的假设。该方法将user-item和知识图谱融合在一起形成一种新的网络结构,并从该网络结构中抽取高阶链接路径用来表达网络中的节点。
论文名称:KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
论文链接:https://t.cn/A6fk2YiV
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本文提出了一种基于知识图谱和注意力机制的新方法-KGAT(Knowledge Graph Attention Network)。该方法通过user和item之间的属性将user-item实例链接在一起,摒弃user-item之间相互独立的假设。该方法将user-item和知识图谱融合在一起形成一种新的网络结构,并从该网络结构中抽取高阶链接路径用来表达网络中的节点。
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可编程现金流协议Superfluid蛮有意思,如果钱款在某个账户里,我们可以随意设置,每当收到多少钱,这些钱就几乎零成本自动转到指定的账户,这会极大提升资金的利用效率。
Multicoin此前领投The Graph,并专门撰文给与极高赞誉,单个项目,就让这家风投后来赚了超100倍回报。这次领投种子轮,一个DeFi协议就能达到900万美元融资,这个数额在种子轮相当少见。Multition同样撰文赞,它代表自比特币出现以来价值转移的最大进步。
感兴趣可以点击链接体验这个协议https://t.cn/A6fe4nR5
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