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概
把 LightGCN 抽象为一个 ODE 问题, 然后通过更灵活的可学习的 \(t\) 来构建 LT-OCF.
符号说明
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\(|\mathcal{U}| = N, |\mathcal{I}|=M\);
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\(E_i^u \in \mathbb{R}^{N \times D}, E_i^p \in \mathbb{R}^{M \times D}\) 分别为用户和产品在第 i 层的特征;
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用 \(\tilde{A}_{p \rightarrow u}\) 表示产品到用户的聚合, 类似地可以定义 \(\tilde{A}_{u \rightarrow p}\);
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对于微分方程 (ODE)
\[\bm{h}(t) = \bm{h}(0) + \int_0^t f(\bm{h}(t), t; \theta) dt, \]-
我们可以通过 Euler 方法来从 \(\bm{h}(0)\) 逐步逼近到 \(\bm{h}(T)\):
\[\bm{h}(t + s) = \bm{h}(t) + s \cdot f(\bm{h}(t), t; \theta), \]这里每一步的步长为 \(s\).
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也可以用比如 fourth-order Runge–Kutta (RK4) 来近似 \(\bm{h}(T)\):
\[\bm{h}(t + s) = \bm{h}(t) + \frac{s}{6}(f_1 + 2f_2 + 2f_3 + f_4), \\ f_1 = f(\bm{h}(t), t; \theta), \\ f_2 = f(\bm{h}(t) + \frac{s}{2}f_1, t + \frac{s}{2}; \theta), \\ f_3 = f(\bm{h}(t) + \frac{s}{2}f_2, t + \frac{s}{2}; \theta), \\ f_4 = f(\bm{h}(t) + sf_3, t + s; \theta). \\ \]
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本文方法
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对于 LightGCN, 它实际上是如下方程的一个特例:
\[\bm{u}(K) = \bm{u}(0) + \int_{0}^K f(\bm{p}(t)) dt, \\ \bm{p}(K) = \bm{p}(0) + \int_{0}^K g(\bm{u}(t)) dt. \\ \]其中 \(f(\bm{p}) = \tilde{A}_{p \rightarrow u} \bm{p}, g(\bm{u}) = \tilde{A}_{u \rightarrow p} \bm{u}.\)
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特别的, 采用步长为 \(1\) 的 Euler 迭代可得:
\[\bm{u}(i + 1) = \bm{u}(i) + \tilde{A}_{p \rightarrow u} \bm{p}(i), \\ \bm{u}(i + 1) = \bm{u}(i) + \tilde{A}_{u \rightarrow p} \bm{p}(i). \\ \]这实际上就是添加了 self-loops 的 LightGCN.
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但是作者认为, 采取 \(s=1\) 这种固定步长不是很灵活的选择, 作者希望将整个过程分解为:
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然后其中 \(t_1, \cdots, t_T\) 是可以训练的参数, 如此一来我们就可以对整个方程解的更好了.
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最后
\[E_{final}^u = \sum_{i=0}^K w_i \bm{u}(t_i), \\ E_{final}^p = \sum_{i=0}^K w_i \bm{p}(t_i). \]
注: LT-OCF 包含 embeddings 和 \(t\) 两个可以训练的部分, 这些都是用 Adam 训练的. 特别的是, 数值求解微分方程的部分用在更精细地求解每个子问题 \((t_i, t_{i+1}]\) 上去了.
注: 作者虽然用 Adam 更新 \(t\), 但每一次训练后还要调整 \(t\) 使得其在合理的范围内.
注: 作者用的数值求解库为 torchdiffeq.
代码
[official]
标签：Filtering,based,Collaborative,bm,OCF,LT,tilde,theta,rightarrow From： https://www.cnblogs.com/MTandHJ/p/16919203.html