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【论文笔记】KG+GCN+RS

Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems

论文地址
仅做学习草稿。欢迎交流
目的：计算得到 y ^ u , v \hat y_{u,v} y^​u,v​，即推荐概率

符号定义符合常规

方法

KGCN Layer

计算得到关系r对u的重要程度

【论文笔记】KG+GCN+RS_第1张图片

进一步表示v的拓扑邻近结构

【论文笔记】KG+GCN+RS_第2张图片

上述的用户关系分数在计算实体邻居表示时作为个性化过滤器。

由于实体数量级大，采样的邻居为固定大小而不是全部邻居。感受野的计算

在这里插入图片描述

【论文笔记】KG+GCN+RS_第3张图片

【论文笔记】KG+GCN+RS_第4张图片

为了提高计算效率，在训练时采用负采样，损失函数如下

为了提高计算效率，在训练时采用负采样，损失函数如下

【论文笔记】KG+GCN+RS_第5张图片

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