Применение графовые нейронные сети и его модификации с обучения с подкреплением в системах рекомендаций
Ключевые слова:
Grafik neyron tarmoqlariАннотация
В данной статье исследуется интеграция графовых нейронных сетей (GNN) и методов обучения с подкреплением (RL) для повышения эффективности рекомендательных сист
Библиографические ссылки
. Xuheng Cai, Chao Huang, Lianghao Xia, Xubin Ren, ”LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation,” The Eleventh International Conference on Learning Representations. ICLR, 2023.
. Yu J. et al. XSimGCL: Towards extremely simple graph contrastive learning for recommendation //IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – 2023.
. Chaoliu Li, Lianghao Xia, Xubin Ren, Yaowen Ye, Yong Xu, and Chao Huang. 2023 Graph Transformer for Recommendation. In Proceedings of the 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR ‘23)
. Xia L. et al. Automated self-supervised learning for recommendation //Proceedings of the ACM Web Conference 2023. – 2023. – c. 992-1002.
. Jun Hu, Bryan Hooi, Shengsheng Qian, Quan Fang, Changsheng Xu, ”MGDCF: Distance Learning via Markov Graph Diffusion for Neural Collaborative Filtering,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. IEEE, 2024.
. Gerasimova O., Severin N., Makarov I. Comparative Analysis of Logic Reasoning and Graph Neural Networks for Ontology-Mediated Query Answering with a Covering Axiom //IEEE Access. – 2023.
. Hongyang Liu, Zhu Sun b, Xinghua Qu, Fuyong Yuan, Top-aware recommender distillation with deep reinforcement learning. Information Sciences, 2021, pp. 642–657
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2024 Абдурахмон Шарифбаев , Н Зайниддинов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
