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最终用户的嵌入吗
时间: 2024-03-27 07:42:01 浏览: 17
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不是最终用户的嵌入。相反,得到的是用户-项目交互图的嵌入,它反映了用户和项目之间的相似性和关联程度。这个嵌入可以用于推荐系统中的推荐算法,而不是直接用于描述某个特定用户的嵌入。在推荐系统中,对于每个用户,可以通过计算该用户和其他用户之间的相似度,从而为该用户推荐相似的项目。因此,用户的嵌入是在推荐算法中被动态计算的,并不是提前计算好的静态嵌入。
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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
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。
在基于图神经网络的社交推荐中,使用联邦学习算法,用户建模是学习用户的嵌入吗
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。