DiffusionRecommenderModel论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.04971        本文涉及大量贝叶斯概率、变分推理（VI）和扩散模型的应用，为了更好地理解本文，可以先阅读以下文章：https://arxiv.org/abs/1312.6114 （VAE的开山之作）VariationalAutoencodersforCollaborativeFiltering|Proceedingsofthe2018WorldWideWebConference（VAE在推荐中的经典应用） https://arxiv.org/abs/2208.11970 

根据AmazonElasticMapReduce上使用/可用的实例，计算要使用的正确hadoop映射器和缩减器数量的最佳方法是什么？(使用mahout-core-0.7发行版的RecommenderJob) 最佳答案 通用的Hadoop答案适用:让Hadoop选择映射器的数量将reducer的数量设置为等于集群中reduce插槽的数量对于EMR，查看在您使用的实例类型上默认运行的reducer数量:http://docs.aws.amazon.com/ElasticMapReduce/latest/DeveloperGuide/Ha

GraphNeuralTransportNetworkswithNon-localAttentionsforRecommenderSystems用于推荐系统的非局部注意的图神经传输网络来源：WWW2022摘要：通常，GNN通过在本地邻居之间传播和聚合消息来生成用户/项的嵌入。因此，GNN捕获远程依赖关系的能力在很大程度上取决于它们的深度。然而，简单地训练深度gnn会产生瓶颈效应，例如过拟合和过平滑等，无法得到较好的训练效果。为了解决这个问题，作者提出了图最优传输网络(GOTNet)来捕获在不增加GNN深度的情况下的长期依赖关系。GOTNet能够只使用浅层GNN来同时捕获图中的本地和非本地消息，

GraphNeuralTransportNetworkswithNon-localAttentionsforRecommenderSystems用于推荐系统的非局部注意的图神经传输网络来源：WWW2022摘要：通常，GNN通过在本地邻居之间传播和聚合消息来生成用户/项的嵌入。因此，GNN捕获远程依赖关系的能力在很大程度上取决于它们的深度。然而，简单地训练深度gnn会产生瓶颈效应，例如过拟合和过平滑等，无法得到较好的训练效果。为了解决这个问题，作者提出了图最优传输网络(GOTNet)来捕获在不增加GNN深度的情况下的长期依赖关系。GOTNet能够只使用浅层GNN来同时捕获图中的本地和非本地消息，