您好！想请教下RippleNet在冷启动的问题

[Ljyustc]

老师您好！我想请问下：在原文中提到了KG可用来解决cold-start和data sparsity的问题，那么RippleNet-prop和RippleNet-agg能否解决冷启动的问题呢？
我个人的理解是这样，在原文的model中含有item/user embedding的参数待学习，在这种设定下是不能获得一个新item/user的参数的，因此无法解决冷启动；但是由于存在relation embedding/W,b这样的参数，model可能可以应用在user/item embedding提前给定好的场景中，这时不需要再训练embedding参数了，而是只训练relation/{W,b}这些参数，从而解决冷启动问题。不知道我这样的理解是否正确呢？
期待着您的回复！