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हम ग्राफ पर लिंक पूर्वानुमान के दृष्टिकोण से सिफारिशी प्रणाली के लिए मैट्रिक्स पूर्णता पर विचार करते हैं। सिनेमा रेटिंग जैसी इंटरएक्शन डेटा को द्विभाजक उपयोगकर्ता-आइटम ग्राफ द्वारा दर्शाया जा सकता है, जिसमें अवलोकित रेटिंग को दर्शाने वाले लेबल वाले किनारे होते हैं। ग्राफ-संरचित डेटा पर गहन अध्ययन में हालिया प्रगति पर आधारित, हम द्विभाजक इंटरएक्शन ग्राफ पर विभेदक संदेश पारित करने के आधार पर एक ग्राफ ऑटो-कोडर ढांचा प्रस्तावित करते हैं। हमारा मॉडल मानक सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग मानकों पर प्रतिस्पर्धात्मक प्रदर्शन दिखाता है। उन सेटिंग्स में जहां सहायक विशेषता जानकारी या संरचित डेटा जैसे कि एक सामाजिक नेटवर्क उपलब्ध है, हमारा ढांचा हाल के अत्याधुनिक तरीकों को पार करता है।
बर्ग एट अल। (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।