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About adding KGCN as an example of Recommender Systems

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#1.138 geöffnet am 24. Dez. 2019

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Beschreibung

🚀 Feature

Can kgcn be used as an example of a recommendation system? Examples of recommendation systems are few. KGCN involves neighbor sampling, which is a good example of Nodeflow. It's also not too complicated Hope to implement with Pytorch.

(www19)Knowledge Graph Convolutional Networks for Recommender Systems https://arxiv.org/abs/1904.12575 https://github.com/hwwang55/KGCN

Contributor Guide

Research-Richtung
Beginnen Sie mit dem Lesen des KGCN Papiers (arXiv:1904.12575) und seiner offiziellen PyTorch Implementierung. Passen Sie es dann an DGL an, indem Sie das manuelle Nachbarschafts Sampling durch DGLs eingebauten Sampler (z. B. NeighborSampler) ersetzen. Integrieren Sie es als neues Beispiel in das 'examples' Verzeichnis des DGL Repositorys. Stellen Sie sicher, dass das Beispiel die Empfehlung auf einem Knowledge Graph Datensatz (z. B. MovieLens 20M) demonstriert. Testen Sie es mit der aktuellen DGL API und stellen Sie ein Skript zur Reproduktion der Ergebnisse bereit.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
backendmachine learning
Issue Type
Funktion
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
3
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-2 Tage
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
PythonPyTorchBasic understanding of Graph Neural Networks
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
40