Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Рекомендации на основе графов
Подход к рекомендательным системам, использующий графовые структуры для моделирования сложных отношений между пользователями и элементами. Этот метод захватывает множественные взаимодействия и неявные связи для улучшения релевантности рекомендаций.
Граф знаний
Структура данных, представляющая сущности и их семантические отношения в виде узлов и рёбер. Используется в рекомендательных системах для обогащения представлений элементов контекстуальной информацией.
Графовые нейронные сети
Архитектура глубокого обучения, специально разработанная для обработки данных, структурированных в виде графов. Эти сети выполняют свёрточные операции на узлах для захвата реляционных зависимостей.
Векторное представление узлов
Плотное векторное представление узлов графа в пространстве низкой размерности. Эти представления захватывают структурные и семантические свойства узлов для облегчения задач рекомендации.
Графовая свёрточная сеть
Тип нейронной сети, применяющий свёрточные операции непосредственно на графовых структурах. Распространяет информацию между соседними узлами для изучения иерархических представлений.
Гетерогенная информационная сеть
Граф, содержащий несколько типов узлов и/или рёбер, представляющих различные сущности и отношения. Моделирует сложные системы с много типовыми взаимодействиями, такими как рекомендательные платформы.
Матричная факторизация
Техника матричной декомпозиции, используемая для обнаружения латентных признаков в рекомендационных данных. Интегрируется в графовые подходы для улучшения представления взаимодействий пользователь-элемент.
Двудольный граф
Структура графа с двумя различными множествами узлов, где рёбра соединяют только узлы из разных множеств. Фундаментальна для моделирования отношений пользователь-элемент в рекомендательных системах.
Встраивание графа
Процесс преобразования топологической структуры графа в непрерывные векторные представления. Позволяет применять традиционные алгоритмы машинного обучения к данным графов.
Графовая сеть внимания
Архитектура GNN, включающая механизмы внимания для взвешивания вкладов соседних узлов по-разному. Улучшает производительность, концентрируясь на наиболее релевантных связях.
Рекомендации на основе сессии
Подход к рекомендациям, использующий временные взаимодействия в рамках одной пользовательской сессии. Моделируется как динамический граф, где узлы представляют последовательно посещенные элементы.
Проблема холодного старта
Основная проблема в рекомендациях, когда не хватает исторических данных для новых пользователей или элементов. Графовые подходы смягчают эту проблему, используя структурные связи и метаданные.
Встраивание графа знаний
Специфическая техника для векторного представления сущностей и отношений в графе знаний. Сохраняет семантическую информацию для обогащения систем рекомендаций.
Обход графа
Алгоритм, исследующий узлы и рёбра графа в соответствии с определёнными правилами. Используется в рекомендациях для обнаружения релевантных путей между пользователями и элементами.
Классификация узлов
Задача присвоения меток узлам графа на основе их характеристик и связей. Применяется для категоризации пользователей или элементов в системах рекомендаций.
Предсказание связей
Задача предсказания будущего существования связей между парами узлов в графе. Ключевая для прогнозирования взаимодействий пользователь-элемент и генерации релевантных рекомендаций.
Выборка графа
Техника выбора репрезентативных подграфов для снижения вычислительной сложности. Критически важна для обработки графов большого размера в рекомендательных системах в большом масштабе.