論文筆記：IJCAL 2019 STAR-GCN: Stacked and Reconstructed Graph Convolutional Networks for Recommender Sys
前言 文章針對推薦系統提出了一種新的堆疊和重構圖卷積網絡(STAR-GCN)結構來學習節點的表徵，提高推薦系統的效率，特別是在冷啓動場景。STAR-GCN採用一堆GCN編碼器/解碼器與中間監督相結合，以提高最終預測性能。同圖卷積矩陣分解模型用one-hot節點作爲輸入不同，STAR-GCN學習低維的user、item 隱表徵作爲輸入來限制模型的空間複雜度。STAR-GCN可以通過重建屏蔽的輸入節點
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