用pyhton实现使用解耦图神经网络实现商品关联分析

在Python中，使用解耦图神经网络（Decoupled Graph Neural Networks，简称DGNN）进行商品关联分析通常涉及到深度学习中的图卷积网络技术，尤其是应用于推荐系统领域。这种模型主要用于挖掘用户购买行为、商品之间的潜在联系，以及预测用户的兴趣。

要实现DGNN进行商品关联分析，你需要遵循以下步骤：

1. **数据准备**：收集用户购买历史数据，构建商品间的交互图，每个节点代表商品，边表示商品之间的关联，如共同购买、相似属性等。

2. **图嵌入**：利用GNN（如Graph Convolutional Network, GCN）对商品图进行编码，将节点转换为低维向量，捕捉它们的局部结构信息。

3. **解耦处理**：DGNN会设计成两个部分，一个是局部更新模块用于学习节点的特征表示，另一个是全局聚合模块来捕获整个图的信息。这有助于减少模型训练时的计算复杂度。

4. **联合学习**：结合用户节点和商品节点的向量，可能通过注意力机制或其他策略，学习用户对商品的兴趣。

5. **预测与评估**：使用学到的用户和商品向量进行商品关联预测，并通过AUC-ROC、Precision@K等指标评估模型性能。

from torch_geometric.nn import GCNConv
from dgnn_model import DecoupledGNNModel

# 初始化模型
model = DecoupledGNN(num_nodes=total_items, num_features=item_features, hidden_dim=hidden_size)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    pred = model(user_graph, item_graph)  # 预测关联概率
    loss = criterion(pred, target_labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 使用模型进行商品关联预测
top_k_recommendations = model.predict(user_id, topk=k)