文件名称：蔡氏电路matlab仿真代码-kgpolicy:推荐图的知识图负负抽样，WWW2020
文件大小：22KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 10:09:05
系统开源
蔡氏电路matlab仿真代码知识图策略网络 这是本文的Pytorch实现： 王翔，徐耀坤，何湘南，曹以新，王萌，蔡达生（2020）。 加强知识图上的负抽样以进行推荐。 或者 。 2020年4月20日至24日，中国*台北，WWW'2020。 作者：王翔博士（u.nus.edu上的wangwang）和许耀坤先生（gmail.com上的xuyaokun98） 介绍 知识图策略网络（KGPolicy）是专门针对知识感知的个性化推荐量身定制的新的否定采样框架。 利用知识图的丰富联系，KGPolicy能够发现高质量（即信息性和事实性）项目作为负面训练实例，从而提供更好的建议。 引文 如果您想在研究中使用我们的代码和数据集，请引用： @inproceedings{KGPolicy20, author = {Xiang Wang and Yaokun Xu and Xiangnan He and Yixin Cao and Meng Wang and Tat{-}Seng Chua}, title = {Reinforced Negative Sampling over Knowledge Grap
【文件预览】：
kgpolicy-master
----.gitignore(1KB)
----Dockerfile(5KB)
----requirements.txt(186B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(6KB)
----setup.sh(1KB)
----common()
--------dataset()
--------__init__.py(0B)
--------utils.py(2KB)
--------config()
--------test.py(2KB)
----main.py(9KB)
----modules()
--------__init__.py(0B)
--------sampler()
--------recommender()