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Signal Contrastive Enhanced Graph Collaborative Filtering for Recommendation
저자
Li Z.Y.,Chen M.S.,Gao Y.,Wang C.D.
학술지명
Data Science and Engineering
출판/발행연도
2023
주제
요약
본 연구는 그래프 협업 필터링 방법의 데이터 희소성 및 노이즈 문제를 해결하기 위해 신호 대조 기반 그래프 협업 필터링(SC-GCF) 방법을 제안합니다. SC-GCF는 그래프 신호의 다양성을 고려하여 정보성을 최적화하고, 하이퍼그래프 모듈을 통해 그래프 신경망의 표현 학습 능력을 강화합니다. 실험 결과, 제안된 방법은 최신 기술 대비 유의미한 성능 향상을 보였습니다.
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