論文閱讀 KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation
1. Motivation 如何將side information和用戶-物品二部圖考慮在一起給用戶提供準確、多樣和可解釋的推薦是非常有必要的。目前基於CF的方法並不能很好的對用戶和物品的side information進行建模，這樣就不可避免的面臨數據稀疏性的問題。工業界的解決辦法是使用監督學習模型，比如FM，NFM，wide&deep等方法去將用戶物品的所有side information看成
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