WWW 2024 | 港理工等联合提出线性时间图神经网络，适用于大规模推荐系统

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 谢淇名单位 | 南京理工大学研究方向 | 大语言模型论文题目：Linear-Time Graph Neural Networks for Scalable Reommendations论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.13973.pdf代码链接：https://github.com/QwQ2000/TheWebConf24-LTGNN-PyTorch论文作者：张嘉淏（香港理工大学），薛睿（北卡州立大学），范文琦（香港理工大学），徐鑫（香港理工大学），李青（香港理工大学），裴健（杜克大学），刘孝睿（北卡州立大学）介绍在当今信息爆炸的时代，推荐系统通过提供个性化的物品推荐，极大地提升了用户的网络体验。这些系统的关键在于有效理解用户与物品的历史交互，从而捕获用户偏好，精准预测用户未来的行为。现代推荐系统中最具代表性的技术之一是协同过滤（CF），这一技术的核心目标在于将用户和物品表示为具有强大表征能力的低维嵌入向量，从 ………………………………