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关于论文代码不太理解
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打扰各位了。最近，学习Geometric Matrix Completion with Recurrent Multi-Graph Neural Networks论文的代码，来自https://github.com/fmonti/mgcnn，但是不太理解数据集中的W_movies和W_users是怎么构造而来的。作者只介绍说代码里的数据集是通过原本movielens-100k中用户和电影的特征构造而来，表示的是用户图和电影图的邻接矩阵，用在损失函数当中构造核范数。但具体是怎么构造的还是不太理解，是相似度矩阵吗？尝试过后差别不小。 以及还有一个疑问，这篇代码是tensorflow框架的原因吗，运行相当耗费资源，cpu最好能跑3000轮，gpu最多400轮，听别人的意见可能是代码没有及时清理过程中的梯度等数据 我是一个初学者，上面的问题可能有点低级。 如果您不方便在我身上浪费太多时间，烦请介绍一些可以解释我疑问的论文。真的十分感谢了！  |
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