线性复杂度近实时推荐
该模型将图推荐任务转化为图生成问题，在保持与现有图推荐方法相当性能的同时，训练速度显著加快，且能有效缓解数据稀疏问题。
Yi, Zhang · 张以文 · 颜登程 · 邓水光 · Yang, Yun
ACM Transactions on Information Systems 2023
将图推荐转化为图生成问题，以近似线性时间复杂度完成模型训练，显著降低在大规模图上的时间开销。
通过推断用户行为的概率分布而非学习嵌入，CVGA 能有效缓解数据稀疏问题，在稀疏交互数据上仍保持较好性能。
在四个真实基准数据集上，CVGA 达到与最优基线方法可比的性能，做到速度与效果兼得。