Junliang Yu
Junliang Yu
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。
一些著名会议没有被标识
比如KDD ICDE都是ccf none，实际是A类 只尝试了DBLP
Hi, thank you for sharing the code. However, it looks like the code is inconsistent with the paper. In the paper, dropout is not used，and the coefficient for positive mixing...
When I was trying to train ExpoMF with small datasets (less than 500,000 records, 3,000 users and 15,000 items), I met a problem that all the mu_i tend to approximate...