Table 4 The impact of the number of embedding propagation Layers (L).

From: A graph neural network recommendation algorithm based on multi-scale attention and contrastive learning

Layer

Movielens-100K

Movielens-1M

Gowalla

Yelp2018

Amazon-book

 

R@20

N@20

R@20

N@20

R@20

N@20

R@20

N@20

R@20

N@20

1 Layer

0.1620

0.2079

0.2960

0.3324

0.1988

0.1567

0.0602

0.0487

0.0531

0.0413

2 Layer

0.1593

0.2032

0.2955

0.3368

0.2043

0.1603

0.0609

0.0496

0.0538

0.0418

3 Layer

0.1646

0.2095

0.2971

0.3380

0.2081

0.1640

0.0619

0.0506

0.0596

0.0462

4 Layer

0.1635

0.2065

0.2969

0.3376

0.2026

0.1600

0.0615

0.0504

0.0591

0.0455

5 Layer

0.1624

0.2056

0.2951

0.3352

0.1973

0.1578

0.0608

0.0497

0.0586

0.0452

6 Layer

0.1621

0.2028

0.2940

0.3341

0.1938

0.1543

0.0595

0.0489

0.0581

0.0450

Back to article page