[Paper Review] LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation

가짜연구소(Pseudo Lab) 8기 “Deep Dive In GNN”의 논문 리뷰 자료를 동영상으로 녹화해 보았습니다.

하루 정도의 시간 동안 논문 리뷰 발표를 준비해서 부족한 점이 많았는데, 스터디 활동을 통해 부족한 점을 단번에 알 수 있게 되었던 것 같습니다.

Part1

Part2

리뷰 후 보완해야 할 점 (2024. May 9th)

• GNN에서의 Smoothness (Smoothing) 의 개념을 명확히 알아야 함

• LightGCN 논문의 Table 6에서 왜 Matrix Factorization 모델과 (Layer Combination이 없는) LightGCN-Single의 Smoothness를 비교했는가

• LightGCN이 기존 GCN, NGCF 대비 추천에 왜 더 뛰어난지, LightGCN 논문에서 가정했던 바에 대한 더 매끄러운 설명 필요

참조 (LightGCN in PaperswithCode)

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