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，

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.01680.pdf代码：https://github.com/cynricfu/MAGNN摘要：大量现实世界的图或网络本质上是异构的，其中包含了多种类型的节点和连边关系。异构图嵌入是将异构图中丰富的结构和语义信息嵌入到网络节点的低维向量表示中。现有模型通常采用定义多个元路径的方式来捕捉其中的复合关系，并以此来指导邻居节点的选择。然而这些模型要么忽略了节点的内容特征（或属性特征），要么只考虑了元路径两端节点而舍弃了元路径内部节点信息，要么只依赖于单个元路径，从而导致其他元路径信息的丢失。为解决上述问题，我们提出了一个名为MAGNN的

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.01680.pdf代码：https://github.com/cynricfu/MAGNN摘要：大量现实世界的图或网络本质上是异构的，其中包含了多种类型的节点和连边关系。异构图嵌入是将异构图中丰富的结构和语义信息嵌入到网络节点的低维向量表示中。现有模型通常采用定义多个元路径的方式来捕捉其中的复合关系，并以此来指导邻居节点的选择。然而这些模型要么忽略了节点的内容特征（或属性特征），要么只考虑了元路径两端节点而舍弃了元路径内部节点信息，要么只依赖于单个元路径，从而导致其他元路径信息的丢失。为解决上述问题，我们提出了一个名为MAGNN的

避免null使用大多数语言都有一个特殊的关键字或者对象来表示一个对象引用的是"无"，在Java，它是null。在Java里，null是一个关键字，不是一个对象，所以对它调用任何方法都是非法的。但是这对语言设计者来说是一件令人疑惑的选择。为什么要在程序员希望返回一个对象的时候返回一个关键字呢？Scala的Option类型为了让所有东西都是对象的目标更加一致，也为了遵循函数式编程的习惯，Scala鼓励你在变量和函数返回值可能不会引用任何值的时候使用Option类型。在没有值的时候，使用None，这是Option的一个子类。如果有值可以引用，就使用Some来包含这个值。Some也是Option的子类

避免null使用大多数语言都有一个特殊的关键字或者对象来表示一个对象引用的是"无"，在Java，它是null。在Java里，null是一个关键字，不是一个对象，所以对它调用任何方法都是非法的。但是这对语言设计者来说是一件令人疑惑的选择。为什么要在程序员希望返回一个对象的时候返回一个关键字呢？Scala的Option类型为了让所有东西都是对象的目标更加一致，也为了遵循函数式编程的习惯，Scala鼓励你在变量和函数返回值可能不会引用任何值的时候使用Option类型。在没有值的时候，使用None，这是Option的一个子类。如果有值可以引用，就使用Some来包含这个值。Some也是Option的子类