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librahu / HERec

Source code for TKDE 2018 "Heterogeneous information network embedding for recommendation"
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关于嵌入向量 #4

Open 1JasonZhang opened 5 years ago

1JasonZhang commented 5 years ago

您好，最近在研读您的论文有几个疑问，通过融合得到的user和item的表示向量是在同一个空间下的吗？为什么不能直接通过计算user和item向量的相似度来做推荐呢？如果我只用元路径约束来随机游走得到序列，而不去做类型约束和过滤就是例如：U1D1U2这种只取U1U2，那我得到的向量可不可以直接直接用向量间的相似度来做推荐？

librahu commented 5 years ago
  1. 融合后的向量是在同一个空间下。
  2. 可以直接通过相似度进行推荐。
  3. 可以，效果如何有待考察。
1JasonZhang commented 5 years ago

好的。多谢您的解答

linuxclab commented 5 years ago

您好！我在运行python embeddingGeneration.py的时候出现 out of memory报错(我用的是8G RAM),请问您使用多大的数据集？

1JasonZhang commented 5 years ago

image 得到的元路径的文件大约是这么大。 8G应该是不够用。我的16G内存的可以