「ICML20直播预告」用于低通协同过滤推荐的图卷积网络

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本周六，我们为大家邀请来「ICML2020」中《Graph Convolutional Network for Recommendation with Low-pass Collaborative Filters》的「文章一作于文辉」来为大家直播详细介绍论文
Wenhui Yu; Zheng Qin.——Graph Convolutional Network for Recommendation with Low-pass Collaborative Filters.

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嘉宾介绍：

「于文辉」：清华大学，博士

主要研究方向：推荐系统；图卷积神经网络；机器学习

分享概要：

用于低通协同过滤推荐的图卷积网络
「论文」：
https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/530-Paper.pdf
「代码」：
https://github.com/Wenhui-Yu/LCFN

图卷积网络（GCN）广泛应用于推荐等图数据学习任务中。然而，当面对较大的图时，图卷积计算量很大，因此现有的 GCN 中都进行了简化，但由于过于简化而受到严重影响。为了弥补这一差距，这篇文章「利用 GCN 中原有的图卷积，提出了一种低通协同过滤（LCF）」，使其适用于大型图。「LCF 的设计消除了观测数据中曝光和量化带来的噪声，并无损地降低了图形卷积的复杂度」。实验表明，LCF 提高了图卷积的有效性和效率，并且提出的 GCN 的性能明显优于现有的 GCN。

直播时间：

11月07日   本周六下午
14：00-15:00

腾讯会议直播

会议链接：

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