SIGIR 2022 | 港大、武大提出KGCL：基于知识图谱对比学习的推荐 …
2022年6月11日 · 知识图谱（Knowledge Graphs，KGs）通常包含丰富的实体语义关联，在推荐系统中已被广泛地用作提高用户表征学习质量，以及提升推荐精准度的有效额外信息。 在这些 …
Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation
2022年5月2日 · To fill this research gap, we design a general Knowledge Graph Contrastive Learning framework (KGCL) that alleviates the information noise for knowledge graph …
yuh-yang/KGCL-SIGIR22 - GitHub
We provide three processed datasets and the corresponding knowledge graphs: Yelp2018 and Amazon-book and MIND. run KGCL on Yelp2018 dataset: Change ROOT_PATH in …
SIGIR 2022 | 港大、武大提出KGCL：基于知识图谱对比学习的推荐 …
2022年6月9日 · 知识图谱 （Knowledge Graphs，KGs）通常包含丰富的实体语义关联，在推荐系统中已被广泛地用作提高用户 表征学习 质量，以及提升推荐精准度的有效额外信息。 在这些 …
KGCL: A Knowledge-enhanced Graph Contrastive learning …
2023年9月1日 · To alleviate these limitations, we propose a Knowledge-enhanced Graph Contrastive Learning framework for session-based recommendation (KGCL). Specifically, it …
SIGIR‘22 推荐系统论文之对比学习篇 - CSDN博客
2022年7月19日 · 为了填补这一研究空白，我们设计了一个通用的知识图谱对比学习框架（KGCL），以减轻基于知识图谱的推荐系统中的信息噪声。 具体来说，我们提出了一种知识 …
To fill this research gap, we design a general Knowledge Graph Contrastive Learning framework (KGCL) that alleviates the infor-mation noise for knowledge graph-enhanced recommender …
Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation（KGCL…
2024年8月18日 · 知识图谱（Knowledge Graph）是一种用于组织和表示知识的图形 数据结构，旨在通过节点和边的方式来描述实体（如人、地点、事物）及其之间的关系。 知识图谱的主要 …
ML-KGCL: Multi-level Knowledge Graph Contrastive Learning for ...
2023年4月14日 · To fill this gap, we propose a Multi-Level Knowledge Graph Contrastive Learning framework (ML-KGCL) to introduce CL into the KG-based recommendation. ML-KGCL makes …
武汉大学:ML-KGCL:面向推荐的多层次知识图对比学习-论论
为了填补这一空白，我们提出了一个多层级知识图对比学习框架（ML-KGCL），将对比学习引入基于知识图谱的推荐系统中。 ML-KGCL框架通过进行细粒度的节点表示学习，使对比学习任务 …