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RSS订阅原创 LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
αk是给定了的啊，能够训练的只有聚合embedding，但是我在他们给的源码中没有找到αk。
2025-03-17 23:09:39
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原创 BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback
提示：I U三个性质有用到吗？我们的方法有两个优点：我们的训练数据包括正例对、负例对和缺失值。两个未被观察到的物品之间的缺失值，恰恰是未来需要进行排序的物品对。这意味着，从两两物品对的角度来看，训练数据(D_S)和测试数据是不相交的。训练数据是为了实际的排序目标而创建的，也就是说，观察到的关于用户u的偏好关系的子集(D_S)被用作训练数据。这种建模方法有两个优点：这样处理后data既包含正样本也包含负样本以及缺失信息的样本。比如两个都没有交互的物品之间的序关系就是未知的，是我们要学的；
2025-03-17 22:07:20
842
空空如也
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