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South1999
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2022年3月7日
Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning 阅读笔记
摘要: #动机 本文是2022年的WWW的一篇论文。图协同过滤方法是一种有效的推荐方法,它很有效,但是它们面临着数据稀疏的问题。对比学习通常用来缓解这个问题,但是目前推荐系统中的对比学习通常是随机采样来构成对比数据对,它们忽略了用户(物品)之间的邻接关系,不能充分发挥对比学习的潜力。本文提出一种通用的框架N
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posted @ 2022-03-07 23:14 South1999
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