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Contents GSL4Rec 기법은 빠르게 변화하는 소셜 네트워크에 적용하기 위해 확장성(Scalability)과 유효성(Effectiveness)이 고려된 기법이다. GSL4Rec 기법은 Coarse Neighbor Screening과 Self-adaptive Graph Sructure Learning 총 2 stage로 구성되어 있다. 또한, 단계별 휴리스틱 방법을 적용하여 더 쉽게 Global Optima에 도달하도록 만들어 효율성을 향상시켰다. Introduction Session-based Recommendation은 Session 안의 사용자의 행동을 기반으로 사용자가 선호하는 것을 예측하는 것을 목표로 한다. 최근에는 사용자 간의 관계 등과 같은 정보를 추가로 고려하는 Session-bas..

Contents Graph Convolution Neural Network(GCN)는 2017년에 처음으로 제안된 모델이다[논문]. 우수한 성능을 보이고 있으며, GNN에 CNN을 접목하기 시작한 계기가 된다. 본 글에서는 이론적인 내용은 자세히 다루지 않고, DGL을 사용해서 GCN을 만들어볼 것이다. GCN에 대한 상세한 내용은 여기를 참고하면 된다. 1. Load Package GCN을 사용하기 위해서는 Pytorch, torch_geometric, Tensorflow, PyG 등 다양한 프레임워크들이 존재하지만 본 글에서는 가장 간단한 DGL을 이용해서 GCN을 구현한다. 구현하기에 앞서 먼저 필요한 패키지들을 호출하자. import numpy as np import dgl from dgl.nn ..