MAGNN论文笔记

Posted 2023-03-02 HenrySmale

1 概述

1.1 论文和源代码地址

本文2020年发表在WWW上
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.01680v1.pdf
源代码地址：

1. https://github.com/shangzongjiang/MAGNN
2. https://github.com/cynricfu/MAGNN

1.2 主要思想

以推荐系统为例，要利用多方面的信息对用户进行编码：

• 用户的特征：性别、年龄、职业等）；
• 用户购买过的物品的特征：大小、颜色、价格、类型等）；
• 用户的近邻信息：
  – 传统方法利用各种距离，如欧式距离来获取用户的邻居；
  – 本文采用了meta路径来获取近邻节点：存在不同的meta路径，作者讨论路径内和路径间的不同融合方法。
  

2 背景知识

Heterogeneous Graph: 由不同类型的结点或者边构成的图。