GRecX: 高效统一的图推荐框架再度升级, 深度优化基准推荐算法

2021 年 12 月 8 日 机器学习与推荐算法
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GRecX是基于tf_geometric框架的GNN-based的开源推荐算法框架,致力于构建高效统一易扩展的GNN-based推荐算法基准(Benchmark)库。GRecX实现了MF算法作为基础推荐算法,并实现现有最有效的且最有影响力的GNN-based推荐算法作为基准算法,如NGCF、LightGCN等。通过深度优化GRecX框架的内核,我们大幅度缩短了模型训练时间,有效提升了基准推荐算法性能。

GRecX的arxiv链接: https://arxiv.org/pdf/2111.10342.pdf
GRecX的github项目链接: https://github.com/maenzhier/GRecX
tf_geometric项目链接: https://github.com/CrawlScript/tf_geometric

主要内容

我们这次升级GRecX框架,主要是添加了基准算法demo,更新了基准算法的结果和优化框架内核代码。

现在的实验结果如下(NGCF和LightGCN均使用三层GNN架构)。注意,由于一些推荐算法需要依赖较好的超参(如L2正则参数)和技巧(如dropout)才能发挥出较好的效果,GRecX中一些算法的结果(例如MF)可能会远高于已有文献中所给出的结果(例如GRecX的MF的性能比一些文献中所给出的MF的性能高出40%)。在开发GRecX时,我们发现仅为MF寻找超参和技巧就需要耗费大量的时间,甚至需要借助暴力搜索。因此,对于NGCF、LightGCN等结构较复杂的模型,其性能可能仍有提升的空间,欢迎各位来贡献更好的超参和技巧以构建更好的Benchmark。

主要实验结果

GRecX框架实现的demo列表如下:

  • Matrix Factorization(MF)
  • MLP+MF
  • NGCF
  • LightGCN
  • UltraGCN

重构和优化的框架核心模块:

  1. grecx.datasets模块: 统一现有的GNN-based推荐算法常用数据集,并提供方便的接口供用户调用。
  2. grecx.model模块:实现并优化了现有的GNN-based推荐算法模型,如NGCF、LightGCN等推荐算法,供用户方便使用
  3. grecx.evaluation模块: 实现常用的推荐评价指标,如NDCG,并进行深度优化,大大缩短了算法评价时间。
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