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Graph4Rec

Graph4Rec是由百度同学研发的基于PaddlePaddle实现的推荐系统GNN应用工具包。...论文链接: Graph4Rec: A Universal Toolkit with Graph Neural Networks for Recommender Systems 笔者认为,Graph4Rec...存在以下三个方面值得借鉴和思考: 统一GNN训练范式 提供多种GNN实现策略和技巧 提供真实场景中的评测方法和评测数据集 统一GNN训练范式 Graph4Rec将GNN的训练过程拆分成以下五个步骤...针对大规模训练问题,Graph4Rec采用参数服务器来解决。...(1)模型不好比:没有统一的数据集和评测方式,无法直接评判模型的好坏 (2)demo与落地存在GAP:大多数论文只提供了一个小数据集上的demo,无法代表真实业务场景数据集的应用效果 Graph4Rec

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    MLP4Rec:小小的MLP也有大能量

    关注我们,一起学习~ 标题:MLP4Rec: A Pure MLP Architecture for Sequential Recommendations 链接:https://arxiv.org/pdf...本文基于 MLP 的架构的最新进展提出了一种新颖的序列推荐系统 (MLP4Rec),该方法对序列中商品的顺序敏感,设计一种三向融合方案,连贯地捕获顺序、跨通道和跨特征相关性。 2....懒人阅读 本文针对序列推荐提出MLP4Rec方法,针对位置编码可能会破坏embedding语义的问题以及特征中的顺序依赖关系问题,作者提出了三向融合方案。...3.2 框架概览 MLP4Rec可以显式地学习三向信息。第一个是时间信息,即 S_n 之间的顺序依赖关系。...MLP4Rec包含L层,每一层都有相同的设置,一个序列混合器、一个通道混合器和一个特征混合器。

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    LLM-Rec: 基于提示大语言模型的个性化推荐系统

    提出的方法LLM-Rec包括四种不同的提示策略:1)基本提示 2)推荐驱动提示 3)参与指导提示 4)推荐驱动+参与指导提示。...具体来说,我们提出了LLM-Rec提示,它包括为个性化内容推荐量身定制的各种提示策略。这些策略包括基本提示、推荐驱动提示、参与引导提示以及推荐驱动提示和参与引导提示相结合。...通过全面的实证实验,我们评估了LLM-Rec框架的有效性,并将其与基线方法进行了比较。我们的研究深入了解了不同提示策略对推荐性能的影响,并揭示了利用LLM进行个性化内容推荐的潜力。...总结 本文介绍了LLM-Rec提示策略,利用大语言模型进行输入增强,以提高个性化内容推荐。通过对LLM-Rec四种变体的全面实验,观察到增强输入文本与原始内容描述的组合可显著提高推荐性能。

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    LLM-Rec:基于提示大语言模型的个性化推荐

    LLM-Rec:基于提示大语言模型的个性化推荐 1....基本信息 论文题目:LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models 作者:Hanjia Lyu, Song...提出的方法LLM-Rec包括四种不同的提示策略:1)基本提示 2)推荐驱动提示 3)参与指导提示 4)推荐驱动+参与指导提示。...本文的主要贡献是提出了LLM-Rec提示,它包含基本提示、推荐驱动提示、参与指导提示以及推荐驱动与参与指导组合提示等策略。这些策略旨在增强LLM生成的输入文本,提高内容推荐的准确性和相关性。 4....结论 本文介绍了LLM-Rec提示策略,利用大语言模型进行输入增强,以提高个性化内容推荐。通过对LLM-Rec四种变体的全面实验,观察到增强输入文本与原始内容描述的组合可显著提高推荐性能。

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