LINE: Large-scale Information Network Embedding

Abstract 本文的创新点在于现有的网络嵌入方法无法拓展到包含数百万节点的世界中。本文提出的方法适用于任意类型信息的网络:无向、有向、加权。该方法既能够保留本地网络结构同时保存全局网络结构。提出了一种边采样方法解决梯度下降法的局限性。本文作者称该方法能够在几个小时内学习具有数百万个顶点和 去看看~

Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba(KDD 2018)

Abstract 本文的贡献是在传统的word2vec基础上,为了减轻数据系数和冷启动问题,将辅助信息和合并到图embedding框架中。为了将辅助信息合并到图embedding中,本文提出了两种方法,离线的实验结果表明包含了辅助信息的方法要由于不包含辅助信息的方法。在淘宝的A/B测试 去看看~