کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Graph Neural Networks (GNNs), especially message-passing-based models, have become prominent in top-k recommendation tasks, outperforming matrix factorization models due to their ability to efficiently aggregate information from a broader context. Although GNNs are evaluated with ranking-based metrics, e.g NDCG@k and Recall@k, they remain largely trained with proxy losses, e.g the BPR loss. In this work we explore the use of ranking loss functions to directly optimize the evaluation metrics, an area not extensively investigated in the GNN community for collaborative filtering. We take advantage of smooth approximations of the rank to facilitate end-to-end training of GNNs and propose a Personalized PageRank-based negative sampling strategy tailored for ranking loss functions. Moreover, we extend the evaluation of GNN models for top-k recommendation tasks with an inductive user-centric protocol, providing a more accurate reflection of real-world applications. Our proposed method significantly outperforms the standard BPR loss and more advanced losses across four datasets and four recent GNN architectures while also exhibiting faster training. Demonstrating the potential of ranking loss functions in improving GNN training for collaborative filtering tasks.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
شبکه های عصبی نمودار (GNN) ، به ویژه مدلهای مبتنی بر پیام ، در کارهای توصیه Top-K برجسته شده اند ، به دلیل توانایی آنها در جمع آوری اطلاعات از یک زمینه گسترده تر ، از مدل های فاکتورسازی ماتریس بهتر عمل می کنند.اگرچه GNN ها با معیارهای مبتنی بر رتبه ، به عنوان مثال ndcg@k و فراخوان@k ارزیابی می شوند ، اما آنها تا حد زیادی با ضررهای پروکسی ، به عنوان مثال از دست دادن BPR آموزش دیده اند.در این کار ما استفاده از توابع از دست دادن رتبه بندی را برای بهینه سازی مستقیم معیارهای ارزیابی ، منطقه ای که به طور گسترده در جامعه GNN برای فیلتر مشارکتی مورد بررسی قرار نگرفته است ، بررسی می کنیم.ما از تقریب های صاف از رتبه برای تسهیل آموزش پایان به پایان GNN استفاده می کنیم و یک استراتژی نمونه گیری منفی مبتنی بر PageRank را متناسب با رتبه بندی عملکردهای ضرر پیشنهاد می کنیم.علاوه بر این ، ما ارزیابی مدل های GNN را برای کارهای توصیه T Top-K با یک پروتکل کاربر محور القایی گسترش می دهیم ، و بازتاب دقیق تری از برنامه های دنیای واقعی را ارائه می دهیم.روش پیشنهادی ما به طور قابل توجهی از ضرر استاندارد BPR و ضررهای پیشرفته تر در چهار مجموعه داده و چهار معماری اخیر GNN و در عین حال آموزش سریعتر نیز استفاده می کند.نشان دادن پتانسیل عملکردهای از دست دادن رتبه بندی در بهبود آموزش GNN برای کارهای فیلتر مشترک.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
