轻型GCN swMATH编号： 37571 软件作者： 何湘南；邓、宽；王翔；李燕；张永东；王蒙 描述： LightGCN：简化和支持推荐的图卷积网络。图卷积网络（GCN）已成为协作过滤的新技术。然而，其推荐有效性的原因尚不清楚。现有的将GCN应用于推荐的工作缺乏对GCN的彻底消融分析，GCN最初是为图形分类任务设计的，并配备了许多神经网络操作。然而，我们经验性地发现，GCN中最常见的两种设计——特征转换和非线性激活——对协同过滤的性能贡献甚微。更糟糕的是，包括它们会增加训练的难度，并降低推荐性能。在这项工作中，我们的目的是简化GCN的设计，使其更简洁，更适合推荐。我们提出了一个名为LightGCN的新模型，它只包含GCN中最重要的组件——邻域聚合——用于协同过滤。具体来说，LightGCN通过在用户-项目交互图上线性传播用户和项目嵌入来学习用户和项目的嵌入，并使用在所有层学习的嵌入的加权和作为最终嵌入。这种简单、线性和整洁的模型更容易实现和训练，显示出显著的改进（约16.0 主页： https://arxiv.org/abs/2002.02126 源代码： https://github.com/kuandeng/LightGCN网站 依赖项： 蟒蛇 相关软件： 亚当;VBPR公司;TU数据集;自动记录;凯莱网;快速GCN;KGAT公司;特征池;RTRMC公司;PyTorch公司;t-SNE公司;配对规范;SBERT公司;AlexNet公司;DropEdge（下降边缘）;判决-BERT;SimCLR（模拟清除）;ImageNet公司;ViT公司;联邦范围 引用于： 9文件 全部的 前5名42位作者引用 1 马西·雷扎·阿米尼 1 亚历克桑德拉·布拉什尼科娃 1 Gyusam Chang公司 1 陈倩 1 玛丽安克劳塞尔 1 高俊斌 1 黄海驰 1 弗兰克·伊特泽勒 1 金·桑皮尔 1 金，Sungjune 1 夏洛特·拉克劳 1 Lee，Jongwuk先生 1 Lee，Jung-Tae先生 1 李德玉 1 李明 1 廖健 1 林子南 1 刘杜刚 1 罗思思 1 马明元 1 尤里·马克西莫夫 1 明，钟 1 潘伟科 1 霍根公园 1 卢武铉 1 史燕丽 1 大Neung Sohn 1 孙中川 1 田轩 1 王邦 1 王素歌 1 王友伟 1 王玉光 1 徐，金 1 杨强 1 叶阳东 1 Yun、Seongjun 1 张艺豪 1 张子超 1 郑建兴 1 郑雪斌 1 周冰新 5篇连载文章中引用 5 信息科学 1 人工智能 1 计算 1 神经网络 1 人工智能研究杂志 在3个字段中引用 8 计算机科学（68至XX） 2 运筹学、数学编程（90-XX） 1 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学（91-XX） 按年份列出的引文