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SIGIR2022 | SimGCL: 面向推荐系统的极简图对比学习方法

今天跟大家分享一篇发表在SIGIR2022上的不需要进行图数据增强的对比学习方法来进行推荐的文章。该文首先通过实验揭示了在基于对比学习范式的推荐模型中,对比学习通过学习更统一的用户/项目表示来进行推荐,这可以隐式地缓解流行度偏差。同时,还揭示了过去被认为是必要的图增强操作在推荐领域只是起到了很小的作用。基于这一发现,该文提出了一种简单的 对比学习方法,该方法丢弃了图增强机制,而是将均匀噪声添加到嵌入空间以创建对比视图。该文在三个基准数据集上的综合实验研究表明,尽管看起来非常简单,但所提出的方法可以平滑地调整学习表示的均匀性,并且在推荐准确性和训练效率方面优于基于图增强的方法。

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Nebula Graph 的 KV 存储分离原理和性能测评

过去十年,图计算无论在学术界还是工业界热度持续升高。相伴而来的是,全世界的数据正以几何级数形式增长。在这种情况下,对于数据的存储和查询的要求越来越高。因此,图数据库也在这个背景下引起了足够的重视。根据世界知名的数据库排名网站 DB-Engines.com 的统计,图数据库至 2013 年以来,一直是“增速最快”的数据库类别。虽然相比关系型数据库,图数据库的占比还是很小。但由于具有更加 graph native 的数据形式,以及针对性的关系查询优化,图数据库已经成为了关系型数据库无法替代的数据库类型。此外,随着数据量的持续爆炸性上涨,人们对于数据之间的关系也越来越重视。人们希望通过挖掘数据之间的关系,来获取商业上的成功,以及获得更多人类社会的知识。因此我们相信,天生为存储数据关系和数据挖掘而优化的图数据库会在数据库中持续保持高速增长。

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