Matrix färdiga modeller är bland de vanligaste formuleringarna av rekommendationssystem. Nya verk har visat en ökning av prestanda av dessa tekniker när man introducerar parvisa relationer mellan användare / objekt i form av grafer, och införa jämnhet tidigare på dessa grafer. Sådana tekniker utnyttjar dock inte fullt ut de lokala stationaritetsstrukturerna i användar-/punktgrafer, och antalet parametrar att lära sig är linjärt w.r.t. Antalet användare och föremål. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att övervinna dessa begränsningar genom att använda geometriskt djupinlärning på grafer. Vår matriskompletteringsarkitektur kombinerar grafkonvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk för att lära sig meningsfulla statistiska grafstrukturerade mönster och den icke-linjära diffusionsprocessen som genererar de kända betygen. Detta neurala nätverkssystem kräver ett konstant antal parametrar oberoende av matrisens storlek. Vi tillämpar vår metod på både syntetiska och verkliga datauppsättningar, vilket visar att den överträffar toppmoderna tekniker.
SRMGCNN REF antog GNN för att extrahera grafen inbäddningar för användare och objekt, och sedan kombineras med återkommande neurala nätverk för att utföra en diffusionsprocess.
Geometric Matrix Completion with Recurrent Multi-Graph Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}