《表2 DGNN-AR中的参数取值》

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《基于图神经网络的兴趣活动推荐算法》

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由于Qiao等[2]代码未公开，作者选择他们使用的BPR[8]作为对比算法。对比算法Here RS[4]和本文的目标一致，都是在EBSNs环境中为用户推荐活动。GC-MC[13]和NGCF[14]同为使用图神经网络提取节点嵌入式表示，然后用于传统推荐环境，因此也作为对比算法。所有对比算法均采用原论文中推荐的参数设置。作者使用Py Torch实现DGNN-AR算法。通过网格搜索的调参方法确定DGNN-AR的参数值，如表2所示。