Vi anser att matriskomplettering för recommender system ur synvinkeln länkförutsägelse på grafer. Interaktionsdata såsom filmbetyg kan representeras av ett bipartit användarobjekt diagram med märkta kanter som anger observerade betyg. Baserat på de senaste framstegen i djupinlärning på grafstrukturerade data, föreslår vi en graf auto-encoder ram baserat på differentiable meddelande passerar på bipartite interaktionsgrafen. Vår modell visar konkurrenskraftiga resultat på standardiserade referensvärden för samverkansfiltrering. I inställningar där gratis funktionsinformation eller strukturerad data som ett socialt nätverk finns tillgänglig, överträffar vårt ramverk de senaste toppmoderna metoderna.
GCMC REF föreslog en graf auto-encoder ram, som producerade latenta funktioner hos användare och objekt genom en form av differentiable meddelande passerar på användar-punkt grafen.
Graph Convolutional Matrix Completion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}