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# System prepended metadata

title: 0917

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# 0917
Session-based Recommendation
![](https://i.imgur.com/3GzNbry.png)
<!-- ![](https://i.imgur.com/xkXTcXn.png) -->

## 技術介紹
- SR-GNN: 第一篇用GNN處理session
    ![](https://i.imgur.com/TWK0WDs.png)
- GC-SAN: 把SR-GNN的attention改成self-attention
- FGNN: SR-GNN的相鄰矩陣改GAT
    ![](https://i.imgur.com/JGZGHNf.png)
- GCE-GNN: SR-GNN + global graph
    ![](https://i.imgur.com/osKcIEx.png)
- TA-GNN: 為每個target產session embedding (同SR-GNN的作者)
    ![](https://i.imgur.com/K9iSjHC.png)
- PA-GNN: SR-GNN + 考慮item在session內的位置
    ![](https://i.imgur.com/Dw6kJZe.png)

## 突破/ 改善現有方法
考慮item在不同的時間點應該具有不同的物理意義
![](https://i.imgur.com/OcjlnMC.png)

![](https://i.imgur.com/pZQprt3.png)

- Dynamic 使用別人的方法pre-train item embedding
<!--     ![](https://i.imgur.com/PScKTZF.png) -->
- Dynamic GNN 將dynamic的GNN與SR-GNN串起來, 這裡的GNN嘗試過GAT和GraphSAGE

## 實驗結果
<!-- ![](https://i.imgur.com/BRNTgbO.png) -->
![](https://i.imgur.com/ftqcHtT.png)

- PA-GNN改的效果沒超過SR-GNN
- GC-SAN絕大多數時候無法超過SR-GNN, 就算超過也輸TA-GNN
- GC-SAN+position 效果很差

實驗一: Dynamic global graph的效果
實驗二: Inter-session的效果(GRU/ Position Embedding)

**待實驗:**
- TA-GNN+position
- 在不同時間的graph下固定user embedding

## 規劃進度
- **跑原版TA-GNN code**
    batch_size 30
    ![](https://i.imgur.com/rPB7vS3.png)
    **batch_size 50會cuda error**
- 用時間range更長的dataset在Dynamic上, ex: spotify, jdata, tmall, taobao
- Survey new papers, ex: CIKM20

## 學期進度
- 10/20前完成WWW2021的paper撰寫
- 12底前完成期刊格式
