gnn和知识图谱推荐系统的难点

### 回答1：
GNN是一种基于图的神经网络，能够有效地处理具有复杂关系的数据。GNN在推荐系统中的应用非常广泛，因为它能够处理用户和物品之间的复杂关系。然而，GNN在推荐系统中也存在一些难点。

首先，GNN需要大量的数据来训练。由于推荐系统中的数据通常是非常稀疏的，所以获取足够的数据成为了一个难题。其次，GNN模型的参数非常多，需要较长的时间来训练。在实际应用中，如何有效地优化训练时间也是一个难点。

其次，知识图谱推荐系统也存在一些难点。知识图谱推荐系统是一种将实体和关系表示成三元组的推荐系统，能够处理实体之间的语义关系。然而，知识图谱推荐系统也存在一些问题。

首先，知识图谱的构建非常耗时，需要大量的人力和物力资源。其次，知识图谱中实体之间的关系非常复杂，而且这些关系往往是动态变化的，这会导致知识图谱的更新成为一个非常困难的问题。最后，知识图谱推荐系统需要能够处理不同类型的实体和关系，这也会增加模型的复杂度。因此，针对知识图谱推荐系统的研究仍然存在很多挑战。

### 回答2：
GNN (Graph Neural Networks) 和知识图谱推荐系统都是目前人工智能领域中研究的热点方向之一，但二者都存在一些难点。

对于GNN来说，其主要难点在于：

一是GNN需要处理的图结构通常是非欧几里得空间，这种空间的特征与自然语言的处理方式不同，因此GNN需要学习一种特殊的表示方式；

二是GNN的训练需要较大规模的数据集，但是收集这些数据集需要花费大量精力和时间，而且在采集过程中往往还会遇到标注不准确、标签不平衡等问题；

三是对于复杂地图结构，GNN会在表征上面存在困难，这就使得图结构不同的标准难以确定。

对于知识图谱推荐系统，其主要难点在于：

一是知识图谱的数据量很大，因此在处理时需要考虑如何优化推荐算法，提高推荐的准确性；

二是知识图谱中存在着实体与关系的语义关系，需要建立合适的模型来捕捉这些语义信息，从而实现更精确的推荐服务；

三是知识图谱中的实体和关系通常是动态变化的，因此需要及时更新推荐算法，适应推荐系统不断变化的需求。