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文献笔记|会话推荐|DHCN: Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation
Hypergraph Neural Networks超图神经网络
摘要：提出了一种超图表示学习的超图卷积网络，包括一种新的超图卷积操作来挖掘用户之间的关系。 引言： 图神经网络可以使用数据图结构，编码不同数据。 传统GCN存在的问题：①不能表达成对的复杂关系②数据表示趋向于多模态 解决问题：提出HGNN:使用超图编码高阶数据关系，使用超图连接多超图 embedding 相关论文笔记
目录1 Hypergraph Neural Networks （HGNN）2 Dynamic Hypergraph Neural Networks （DHGNN）3 Be More with Less: Hypergraph Attention Networks for Inductive Text Classification（HyperGAT）4 Dual-view hypergraph neural networks for attributed graph learning 超图 embeddi