论文阅读 KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

1. Motivation 如何将side information和用户-物品二部图考虑在一起给用户提供准确、多样和可解释的推荐是非常有必要的。目前基于CF的方法并不能很好的对用户和物品的side information进行建模，这样就不可避免的面临数据稀疏性的问题。工业界的解决办法是使用监督学习模型，比如FM，NFM，wide&deep等方法去将用户物品的所有side information看成

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