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矩阵补全原理 矩阵补全的算法( 二 )

生活百科


4 试验截止
咱们仅运用一阶包括子图演练IGMC 。开始，在Table 第22中学咱们展现了在Flixster, Douban和YahooMusic上的RMSE本能 。咱们的IGMC模子博得了state-of-the-art本能，胜过了近期的其余鉴于图神经搜集的模子 。
在Table 3中咱们展现IGMC在ML-100K 和 ML-1M上的本能 。在ML-100K上，IGMC博得了更佳的本能，和之前超过的一种转导模子GC-MC本能沟通 。然而提防，GC-MC运用了特殊的实质(content)特性，而IGMC实足依附子图构造 。GC-MC在不运用content的情景下RMSE为0.910 。在ML-1M上，IGMC仍掉队于其余少许转导推导的本领 。咱们接下来深刻接洽这一题目 。
对于ML-1M数据集，咱们辨别将演练矩阵稠密为0.2, 0.1, 0.05, 0.01和0.001倍 。Figure 2比拟了GC-MC和IGMC在各别稠密水平下的本能比较 。咱们创造，固然IGMC在sparsity=1时掉队于GC-MC，然而尔后IGMC在各别sparsity下都优于GC-MC，并且矩阵越稠密，本能上风越鲜明 。咱们探求，鉴于子图特性进修的IGMC对稠密矩阵更鲁棒；而鉴于矩阵领会等的转导模子须要矩阵较为精致(dense)本领有好的本能 。这也表示了IGMC在数据稠密的引荐体例中的后劲 。
结果，咱们尝试IGMC的迁徙学风俗能 。咱们径直将ML-100K上演练的IGMC模子用来猜测Flixster, Douban和YahooMusic 。出乎意料，迁徙的IGMC模子博得了极强的本能，以至好于少许特意在这三个数据集上演练的模子 。这证明，各别引荐工作共享了洪量沟通的子图形式 。
为考证这点，咱们可视化了少许如实的包括子图，见Figure 3 。不妨创造，高评阅和低评阅对应的包括子图真实有着鲜明的各别；且各别数据集之间共享很多一致的子图形式 。
5 总 结
正文提出了一种经过子图特性举行归结推导(inductive reasoning)的矩阵补全模子，IGMC 。
经过正文咱们证领会仅从一阶包括子图进修图特性即可在很多数据集上到达超过的本能，这犹如表示更高阶的贯穿联系并没有更加多的特殊价格 。
其余，咱们也证领会不借助于实质(content)的inductive matrix completion (IMC)本领是同样可行的且大大胜过了保守的借助实质的IMC本领 。IGMC的很多个性，比方迁徙性、稠密鲁棒性等都表示了它的宏大后劲 。咱们蓄意IGMC能为矩阵补全和引荐体例范围带来新的办法和开辟 。
【矩阵补全原理矩阵补全的算法】其余，借助子图特性的链路猜测本领仍旧赢得了宏大的胜利，拜见咱们的另一篇作品“Link Prediction Based on Graph Neural Networks” ：
http://papers.nips.cc/paper/7763-link-prediction-based-on-graph-neural-networks.pdf
ICLR 2020 系列舆论解读
0、ICLR 2020 聚会动静通讯
疫情重要，ICLR2020 将举行假造聚会，欧洲初次 AI 国际顶会就此泡汤
疫情感化，ICLR 遽然改为线上形式，2020年将变成顶会变化之年吗？
火爆的图呆板进修，ICLR 2020上有哪些接洽趋向？
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回放 | 华为诺亚方舟ICLR满分舆论：鉴于加强进修的因果创造
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