重磅专栏推荐： 《大模型AIGC》 《课程大纲》 《知识星球》 本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展 深度推荐算法（如DeepFM等）模型

代码地址： https://github.com/xiangwang1223/knowledge_graph_attention_network. 介绍 CF方法具有有效性和通用性，但它无法对诸如项目属性、用户配置文件和上下文等辅助信息进行建模，因此在用户和项目很少交互的稀疏情况下，CF方法的性能很差。为了整合这些信息， ** 一种常见的方法是将它们与用户ID和项目ID一起转换成一个通用的特

1:数据处理，数据分割。2:模型构建。包括各个网络的搭建损失函数的设计等。3:构建trainer，包括模型训练fit，和模型评估evaluate。4:数据预测 1:数据处理，数据分割 根据需要的数据集合inter,link,kg数据。进行remap。数据进行分割操作包括以8:1:1的方式分割成train,valid,test。并且根据模型的不同计算neg_item。kg_neg_item。最后返回

复现KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation（二） 事情真是多啊。上篇博客8号写的，隔了3天才写第二篇。读篇文章也真是不容易啊，虽然读这篇文章已经算是我重要且紧急的任务了，但是还有很多事情不得不做，只能是抓紧时间再抓紧时间了。 2.TASK FORMULATION 文章首先介绍了CKG（collaborative k

Knowledge Graph Attention Network for Recommendation：字面意思：用于推荐的知识图谱注意力网络，是基于知识图谱的图神经网络在推荐系统中的应用。 一、文章摘要 摘要的翻译如下： “为了提供更准确、多样化和可解释的推荐，必须超越对用户-项目交互建模并考虑辅助信息。因子分解机 (FM) 等传统方法将其视为监督学习问题，假设每个交互都是一个独立的实例