Ein Richtungsgradienten-Diffusions-Grafen-Transformer für Empfehlungen

Das vorgeschlagene DiffGT-Modell integriert einen Diffusionsprozess mit gerichteten Gaußschen Rauschen in eine Grafen-Transformer-Architektur, um die verrauschten impliziten Interaktionen in Empfehlungssystemen effektiv zu entzerren und die Benutzer-Artikel-Präferenzen genauer zu modellieren.