Knowledge-aware Graph Neural Networks with Label Smoothness Regularization for Recommender Systems

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于 2020-02-16 11:32:30 发布

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分类专栏：论文文章标签：人工智能深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/soulesstitan/article/details/104339966

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本文介绍了如何在推荐系统中使用知识图谱（KG）和标签平滑正则化（LSR）来防止过拟合。通过将每个实体视为粒子，积极的用户相关性信号和KG的边作为约束力，LSR帮助优化网络学习，特别是在多层GNN中探索用户的远程兴趣。LSR还通过确保边权重适当，促进标签信息在KG中的流动，从而更好地提升未被服务项目的预测准确性。

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Label Smoothness Regularization

因为与传统的GNN不同，边的权重是可以学习的，而且在钱箱传播的过程中，还有w的参数需要学习。为了防止过拟合，而且由于边的权重的重要性，因此需要刚过的约束。作者在这里使用了Label Smoothness Regularization。具体的公示内容没有看懂。为了这个正则化和可学习的gnn网络，作者提出了一个独特的损失函数。

直观理解

每个实体/项目被视为粒子，而受监督的积极用户相关性信号充当从观察边界向上拉动观察到的正项目的力，并且负项目信号充当推动未观察到的项目的力。如果没有KG（图2a），这些项目只能通过协同过滤效果松散地相互连接（这里没有为了清晰起见）。相比之下，KG中的边缘充当橡皮筋，对连接的实体施加明确的约束。当层数为L = 1时（图2b），每个实体的表示是其自身及其直接邻居的混合，因此，对正项进行优化将同时将它们的直接邻居拉到一起。随着L的增加，KG的向上力更深（图2c），这有助于探索用户的远程兴趣并获得更多积极的项目。值得注意的是，KG所施加的邻近约束是个性化的，因为橡皮筋的强度（即su࿰

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