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一、交叉驗證

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導讀：上篇文章推薦算法｜FM模型python中介紹了如何用FM模型解決二分類問題，本次我們介紹FM模型與softmax結合，解決多分類問題的原理邏輯。

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1.導入數據

這篇文章中我們將預測乳腺癌腫瘤的良\惡性。

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最近，有學弟問我程序員哪個方向最吃香，我毫不猶豫地告訴他，5G時代當然要搞人工智能啊！

他又問：「人工智能的分支那麼多，我怎麼知道哪個方向是最好的選擇？」

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戳我，查看GAN的系列專輯~！

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嘿，記得給「機器學習與推薦算法」添加星標

目前主流的基於圖神經網絡的推薦系統由於在實驗數據集以及評估指標上存在較大差異，導致不能直接進行比較。換句話說，沒有統一的benchmark來進行評判。另外，許多基於圖神經網絡推薦系統只在小規模數據集上提供了一個簡單的demo，這就導致直接應用於現實世界的推薦系統還有很大的距離。

為了解決上述問題，本文構建了一個基於Paddle的工具包Graph4Rec。
它將訓練圖神經網絡模型的範式統一為以下幾個部分:圖輸入、隨機遊走生成、自我圖生成、節點對生成和圖神經網絡選擇。通過構建的這個pipeline，可以進行一些配置很容易地搭建自己的GNN模型。另外，他們開發了一個大規模的圖引擎和一個參數服務器來支持分布式GNN訓練。

並進行了系統和全面的實驗，比較了不同GNN模型在不同場景和不同規模下的性能。大量的實驗證明了gnn的關鍵組成部分的有效性。然後他們還試圖弄清楚稀疏和稠密參數對gnn模型的性能影響。

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© 作者｜陳昱碩

機構｜中國人民大學

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選自arXiv

作者：Iddo Drori等

機器之心編譯
機器之心編輯部

你的考卷，也有可能是機器生成的。

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機器之心報道
編輯：蛋醬

給 Crop-CLIP 一個口令，就能自動搜圖，還能幫忙裁剪出圖片中的關鍵部分。


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