在基于图神经网络的社交推荐中,使用联邦学习算法,项目建模和用户建模得出的项目的嵌入和用户的嵌入连接得到的是什么
时间: 2024-03-27 17:41:56 浏览: 16
在基于图神经网络的社交推荐中,使用联邦学习算法,项目建模和用户建模得出的项目的嵌入和用户的嵌入连接得到的是用户-项目交互图的嵌入。这个嵌入可以反映用户和项目之间的相似性和关联程度,进而用于推荐系统中的推荐算法。具体来说,通过联邦学习算法,不同用户可以在本地训练自己的模型,从而避免了用户数据隐私的泄露。然后,将本地模型的参数进行聚合,得到全局模型的参数。最后,使用全局模型的参数,通过图神经网络对用户-项目交互图进行嵌入学习,得到用户和项目的嵌入表示。这些嵌入表示可以用于计算用户和项目之间的相似性和关联程度,进而实现推荐算法。
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是的,在基于图神经网络的社交推荐中,使用联邦学习算法进行用户建模时,通常会使用图神经网络对用户进行嵌入学习,得到用户的嵌入向量。这些嵌入向量可以捕捉用户的兴趣偏好、社交关系等信息,用于推荐系统中的个性化推荐。在联邦学习算法中,这些嵌入向量是在各个参与方本地进行训练,然后进行加密和聚合后传输到中央服务器,用于训练全局的推荐模型。由于联邦学习算法具有分布式、去中心化、隐私保护等特点,因此可以保护用户的隐私,并提高推荐系统的准确性。
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在基于图神经网络的联邦推荐中,使用GAT(Graph Attention Network)计算用户建模中的用户-项目图得出嵌入向量是表示每个用户和项目的低维向量。这些向量捕捉了用户和项目之间的关系,可以用于推荐算法中的用户和项目匹配。GAT使用自注意力机制来计算图中每个节点的嵌入向量,考虑节点与其邻居节点之间的交互和相对重要性,从而提取更丰富的特征表达。