子图生成论文思路对比

最新推荐文章于 2025-03-13 14:09:50 发布
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版权

论文1：Knowledge-Enhanced Recommendation with User-Centric Subgraph Network
论文1博客：https://blog.youkuaiyun.com/Zjkorigin/article/details/137119122?spm=1001.2014.3001.5501

论文2：LESS IS MORE: ONE-SHOT-SUBGRAPH LINK PREDICTION ON LARGE-SCALE KNOWLEDGE GRAPHS
论文2博客：https://blog.youkuaiyun.com/Zjkorigin/article/details/139014544?spm=1001.2014.3001.5501

LESS IS MORE: ONE-SHOT-SUBGRAPH LINK PREDICTION ON LARGE-SCALE KNOWLEDGE GRAPHS（一次性子图链路预测方法）

核心方法

在这里插入图片描述

Knowledge-Enhanced Recommendation with User-Centric Subgraph Network

KUCNet 核心方法

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

对比分析

相似点

在这里插入图片描述

不同点
  1. 问题领域：
    一次性子图链路预测：专注于大规模知识图谱上的链路预测。
    KUCNet：关注推荐系统，结合用户行为和知识图谱信息进行推荐。
  2. 子图生成方法：
    一次性子图链路预测：使用个性化PageRank方法生成子图。
    KUCNet：基于用户-项目交互和知识图谱信息生成子图，考虑了用户和项目的匹配关系。
  3. 模型目标：
    一次性子图链路预测：旨在提高链路预测的可扩展性和效率。
    KUCNet：旨在提高推荐系统的准确性和解释性，并处理新用户和新项目的问题。
  4. 消息传播过程
    一次性子图链路预测中消息传播L步过程中子图已经固定，已经采样器根据ppr采样了固定数量的节点，及对应的边。
    KUCNet在消息传播L步中，每层会根据上层的关系进行采样该层的节点，不断加入新的节点和边到子图表示中。

KUCNet 子图采样的具体过程

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