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看到你们有比较Dual Channel Hypergraph Collaborative Filtering这篇文章提出的DHCF方法,想来请教一下。 这篇文章似乎存在一些问题。首先公式6和公式16对不上,到底\Theta是应该乘在哪里不明确,按描述似乎公式16是符合图2的。公式8这个min函数比较的对象似乎不对,标量1和矩阵进行比较,个人觉得这个形式有问题。我的理解是k>1返回power,不大于1返回单位矩阵。其次item的2阶可达用户构造的incidence matrix (i.e. HH^TH)已经十分密集了,就文章所用到的movielens数据集而言,2阶Incidence matrix基本上非0的已经很少了。item数量稍大的情况下,需要存储一个size为M^2的dense matrix,没有扩展性可言,运算量也较大。为每个batch单独构造一个incidence matrix虽然可行,但对比LightGCN这样的方法,效率低下。 文章构造hyperedge的方法也非常heuristic,divide-and-conquer只在摘要引言和结论出现过,怎么体现到方法中的,感觉也没有讲。我个人按论文复现后按作者的实验设置放到LastFM数据集上运行,效果也远逊NGCF。不知道您怎么看这篇文章以及DHCF这个方法。
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您好,我们没有仔细的去了解和复现DHCF这个方法。跟它对比是使用了这篇文章的作者所分享的同样分割下的数据集,跑出来的结果对比来看DHCF效果不是很理想。如果对DHCF这篇文章有疑问的话,建议还是联系该文章的作者好一点。
Sorry, something went wrong.
发邮件石沉大海…
那可能就不太有必要在那篇文章上花费精力了。
刚好在做的东西涉及到超图推荐,这篇又是发在KDD上,估计是很难不比较。^^抱拳
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看到你们有比较Dual Channel Hypergraph Collaborative Filtering这篇文章提出的DHCF方法,想来请教一下。
这篇文章似乎存在一些问题。首先公式6和公式16对不上,到底\Theta是应该乘在哪里不明确,按描述似乎公式16是符合图2的。公式8这个min函数比较的对象似乎不对,标量1和矩阵进行比较,个人觉得这个形式有问题。我的理解是k>1返回power,不大于1返回单位矩阵。其次item的2阶可达用户构造的incidence matrix (i.e. HH^TH)已经十分密集了,就文章所用到的movielens数据集而言,2阶Incidence matrix基本上非0的已经很少了。item数量稍大的情况下,需要存储一个size为M^2的dense matrix,没有扩展性可言,运算量也较大。为每个batch单独构造一个incidence matrix虽然可行,但对比LightGCN这样的方法,效率低下。
文章构造hyperedge的方法也非常heuristic,divide-and-conquer只在摘要引言和结论出现过,怎么体现到方法中的,感觉也没有讲。我个人按论文复现后按作者的实验设置放到LastFM数据集上运行,效果也远逊NGCF。不知道您怎么看这篇文章以及DHCF这个方法。
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