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EGES算法概述
EGES算法是一種基于圖嵌入的推薦系統(tǒng)算法，它通過(guò)引入side information來(lái)解決graph embedding在推薦系統(tǒng)中遇到的數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。
EGES算法與GES算法的區(qū)別
EGES算法與GES算法的主要區(qū)別在于，EGES在組合item embedding時(shí)，對(duì)item和side information的embedding施加了不同的權(quán)重。
基于隨機(jī)游走的Graph Embedding方法
在NLP領(lǐng)域，有許多基于隨機(jī)游走的Graph Embedding方法，如DeepWalk、Node2Vec和Metapath2Vec等。這些方法通過(guò)模擬用戶在圖上的隨機(jī)游走過(guò)程，為節(jié)點(diǎn)生成低維稠密的向量表示。
EGES算法的應(yīng)用場(chǎng)景
EGES算法適用于user行為較少，但商品冷啟動(dòng)時(shí)，商品類別、價(jià)格等邊信息較豐富的場(chǎng)景。然而，并不是所有場(chǎng)景都適用，一般場(chǎng)景下，W2V+DeepWalk效果要優(yōu)于EGES。
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