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基于邻近感知表示的内存高效定位推荐
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了一种名为SAC的新型框架，利用邻居的接近性和高阶信息，提出了邻居信息瓶颈来学习目标节点到邻居的预测任务的最小充分表示，并消除邻居的冗余。实验结果表明，SAC方法在公共推荐数据集和Douyin-Friend-Recommendation数据集上优于现有的最先进方法。
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关键要点
- 提出了一种名为SAC的新型框架。
- SAC框架采用新的空间自回归范式，利用邻居的接近性和高阶信息。
- 引入邻居信息瓶颈，学习目标节点到邻居的预测任务的最小充分表示。
- 消除邻居的冗余。
- 实验结果显示，SAC方法在公共推荐数据集和Douyin-Friend-Recommendation数据集上优于现有的最先进方法。
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