diffnet
diffnet copied to clipboard
PeiJieSun
Graph Neural Network based Social Recommendation Model. SIGIR2019.
I wonder that how the datasets item_vector.npy (dimension (38342, 150)) and user_vector.npy (dimension is (17237, 150)) are obtained. Looking forward to your reply, I will be very grateful.
Why don't you use TensorFlow 2 for this code ? And have you been able to convert this code in tf2
Hi, I run the diffnetplus code on yelp data, get HR=0.3676,NDCG=0.2274, which is consistent with the performance in paper. When I remove the user and item features by`self.fusion_user_embedding = self.user_embedding,...
您好！我对在使用社交网络和兴趣网络更新用户表示过程中，注意力分数的计算有些疑问。 首先， 从以上代码可以看出 gama^(k+1)_(a1) =1/2* self.consumed_items_attention,gama^(k+1)_(a2) =1/2* self.social_neighbors_attention。gama^(k+1)_(a1)和gama^(k+1)_(a2)也确实是利用了使用到MLP的GAT实现的。 我看到您论文中提及， 说alpha^(k+1)_(ab)和beta^(k+1)_(ai)的计算过程也是和gama的计算过程类似，使用MLP借助两个embedding得到。但是，我去看了源码中beta^(k+1)_(ai)的计算过程，我发现，beta与gama的计算过程存在差别，感觉并没有借助两个embedding，倒像是随机产生的。 期待您的回复！
Bumps [paddlepaddle](https://github.com/paddlepaddle/paddle) from 2.1.3 to 2.5.0. Release notes Sourced from paddlepaddle's releases. PaddlePaddle 2.5.0 Release Note 1. 重要更新 动静统一新架构：实现基础算子组合的动转静加编译器执行新模式，在ResNet50&Bert模型上完成动转静、组合算子、神经网络编译器优化加速全流程。动转静完成整图fallback核心功能开发，支持动转静失败时回退到动态图训练执行；组合算子设计一套包含150多个基础算子的基础算子体系，实现python层前向算子拆分机制和支持动、静态图的反向算子拆分机制，实现70多个常用前、反向算子的拆分；CINN编译器修复正确性问题，开发关键Pass，添加手工Schedule规则，实现内核代码自动生成，ResNet50模型性能提升12%，Bert模型性能提升10%。 PHI算子库算子架构统一：将原算子体系下剩余的350+算子内核全部统一到PHI算子库中，以及原算子体系中的算子定义方式也都统一为PHI算子库的算子定义形式（基于YAML配置定义算子），提升了架构统一性，降低了框架开发的理解成本；将PHI算子库依赖的Fluid头文件全部解耦，并独立编译为动态链接库，为框架的二次开发提供更轻量的算子库复用方式；继续对飞桨框架中不规范的算子以及算子内核进行规范化调整，便于开发者理解，降低了硬件的接入成本。 静态图新执行器全面上线：静态图新执行器实现多项功能和性能优化，完成对原有多套旧执行器的统一和替换，成为静态图单卡和分布式训练python端入口以及动转静、控制流、CINN等后端默认使用的执行引擎，大幅提升框架调度性能，功能架构更加清晰，二次开发能力显著增强。 Python API 支持0维tensor：为形状为[1,] 及形状为 [] 的张量定义了清晰的语义。 新的环境适配：适配了CUDA 12，并支持使用gcc12进行编译。 2....
![dependabot[bot] avatar](https://avatars.githubusercontent.com/in/29110?v=4 "dependabot[bot] avatar"){kind=avatar}
diffnet-master/Diffnet++/class/DataModule.py 102行user_item_num_for_sparsity_dict变量应该是什么？为什么会报错呢？
Hi, I set diffnet with different K gcn layers. While for k =0, it means the `self.final_user_embedding = self.fusion_user_embedding + user_embedding_from_consumed_items`, and fixed other components. For yelp, during 300 epochs,...
Diffnet-master /Diffnet++/class/DataModule.py 102 What should the user_item_num_for_sparsity_dict variable be? Why is there an error? @PeiJieSun @lijunweiyhn I would appreciate it if you could help me.
