Buchumschlag

HEC-GCN: Hypergraph Enhanced Cascading Graph Convolution Network for Multi-Behavior Recommendation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yin, Yabo, Zhu, Xiaofei, Wang, Wenshan, Zhang, Yihao, Wang, Pengfei, Fan, Yixing, Guo, Jiafeng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Information Retrieval
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Disentangled Cascaded Graph Convolution Networks for Multi-Behavior Recommendation
von: Cheng, Zhiyong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MIMNet: Multi-Interest Meta Network with Multi-Granularity Target-Guided Attention for Cross-domain Recommendation
von: Zhu, Xiaofei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IA-GCN: Interactive Graph Convolutional Network for Recommendation
von: Zhang, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

TrustRAG: An Information Assistant with Retrieval Augmented Generation
von: Fan, Yixing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SWGCN: Synergy Weighted Graph Convolutional Network for Multi-Behavior Recommendation
von: Chen, Fangda, et al.
Veröffentlicht: (2026)

P4GCN: Vertical Federated Social Recommendation with Privacy-Preserving Two-Party Graph Convolution Network
von: Wang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Ranking on Cascading Behavior Graphs for Accurate Multi-Behavior Recommendation
von: Ko, Geonwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Modal Hypergraph Enhanced LLM Learning for Recommendation
von: Guo, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

THeGCN: Temporal Heterophilic Graph Convolutional Network
von: Yan, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rolling Forward: Enhancing LightGCN with Causal Graph Convolution for Credit Bond Recommendation
von: Ghiye, Ashraf, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Chain-of-Thought Poisoning Attacks against R1-based Retrieval-Augmented Generation Systems
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Behavior Collaborative Filtering with Partial Order Graph Convolutional Networks
von: Zhang, Yijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VeriCite: Towards Reliable Citations in Retrieval-Augmented Generation via Rigorous Verification
von: Qian, Haosheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boundary-Aware Multi-Behavior Dynamic Graph Transformer for Sequential Recommendation
von: Su, Jingsong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Empirical Study of Evaluating Long-form Question Answering
von: Xian, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MMHCL: Multi-Modal Hypergraph Contrastive Learning for Recommendation
von: Guo, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CombiGCN: An effective GCN model for Recommender System
von: Nguyen, Loc Tan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SynerGraph: An Integrated Graph Convolution Network for Multimodal Recommendation
von: Burabak, Mert, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Capacity of Citation Generation by Large Language Models
von: Qian, Haosheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hypergrah-Enhanced Dual Convolutional Network for Bundle Recommendation
von: Li, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Basket-Enhanced Heterogenous Hypergraph for Price-Sensitive Next Basket Recommendation
von: Zhou, Yuening, et al.
Veröffentlicht: (2024)

COHESION: Composite Graph Convolutional Network with Dual-Stage Fusion for Multimodal Recommendation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Relevance to Utility: Evidence Retrieval with Feedback for Fact Verification
von: Zhang, Hengran, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Does Generative Retrieval Overcome the Limitations of Dense Retrieval?
von: Zhang, Yingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Large Language Models Good at Utility Judgments?
von: Zhang, Hengran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bootstrapped Pre-training with Dynamic Identifier Prediction for Generative Retrieval
von: Tang, Yubao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Scaling of Robustness and Effectiveness in Dense Retrieval
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Attack-in-the-Chain: Bootstrapping Large Language Models for Attacks Against Black-box Neural Ranking Models
von: Liu, Yu-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Granularity Sequence Denoising with Weakly Supervised Signal for Sequential Recommendation
von: Li, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Latent Factor Modeling with Expert Network for Multi-Behavior Recommendation
von: Yan, Mingshi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Lossless and Privacy-Preserving Graph Convolution Network for Federated Item Recommendation
von: Wu, Guowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HGCH: A Hyperbolic Graph Convolution Network Model for Heterogeneous Collaborative Graph Recommendation
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LLM-Guided Multi-View Hypergraph Learning for Human-Centric Explainable Recommendation
von: Chu, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge Graph Reasoning Based on Attention GCN
von: Gupta, Meera, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hierarchical Graph Information Bottleneck for Multi-Behavior Recommendation
von: Zhang, Hengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AdversarialCoT: Single-Document Retrieval Poisoning for LLM Reasoning
von: Song, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Continual Learning for Generative Retrieval over Dynamic Corpora
von: Chen, Jiangui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Distance-aware Self-adaptive Graph Convolution for Fine-grained Hierarchical Recommendation
von: Huang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Grained Preference Enhanced Transformer for Multi-Behavior Sequential Recommendation
von: He, Chuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IGDMRec: Behavior Conditioned Item Graph Diffusion for Multimodal Recommendation
von: Guo, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)