Дослідження методів побудови рекомендаційних систем з використанням графових нейронних мереж

Количева, П. А.

Публікація:
Дослідження методів побудови рекомендаційних систем з використанням графових нейронних мереж

dc.contributor.author	Количева, П. А.
dc.date.accessioned	2022-04-01T14:13:05Z
dc.date.available	2022-04-01T14:13:05Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	This work is devoted to the study of the application of Graph Neural Networks (GNNs) in the recommendation tasks. It summarizes the basic idea of GNN and its three main steps and outlines the relevance of research on recommender systems. It describes the LightGCN model, and its problem associated with the update method - using the aggregated representation of neighbors as the new central node representation, might overlook the intrinsic user preference or the intrinsic item property. Examples of variants of the solution of this issue are given.	uk_UA
dc.identifier.citation	Количева П. А. Дослідження методів побудови рекомендаційних систем з використанням графових нейронних мереж / П. А. Количева // 26-й Міжнародний молодіжний форум «Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті». Зб. матеріалів форуму. Т. 6. – Харків: ХНУРЕ, 2022. – С. 7-8.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/20030
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	ХНУРЕ	uk_UA
dc.subject	нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	рекомендаційна система	uk_UA
dc.title	Дослідження методів побудови рекомендаційних систем з використанням графових нейронних мереж	uk_UA
dc.type	Conference proceedings	uk_UA
dspace.entity.type	Publication