图神经网络 推荐算法

图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）是一种近年来兴起的学科，被广泛应用于推荐算法中，并且取得了良好的效果。要理解基于图神经网络的推荐算法，首先需要对图神经网络本身有一定的了解。

图神经网络是一种在图结构数据上进行学习和推理的神经网络。与传统的神经网络主要关注于处理向量或矩阵数据不同，图神经网络通过考虑节点之间的关系和连接来处理图数据。它可以对节点和边进行特征建模，从而捕捉图中的结构和局部信息。

在推荐算法中，图神经网络可以利用用户之间的交互行为构建用户-物品图，在图中表示用户和物品之间的关系。通过学习图中的节点和边的特征表示，可以将用户的兴趣和物品的属性编码成向量形式，并使用这些向量进行推荐。

一种基于图神经网络的推荐算法是基于会话的推荐算法。该算法通过考虑用户的历史行为序列，构建会话图，其中节点表示用户在不同时间点的行为，边表示行为之间的关系。通过学习会话图中的节点和边的特征表示，可以预测用户的下一个行为并进行推荐。

参考文献[15]中提出了一种基于图神经网络的会话推荐算法。该算法利用图神经网络模型对会话图进行建模，并结合注意力机制来捕捉重要的上下文信息。实验证明，该算法在推荐效果上取得了显著的改进。

综上所述，图神经网络是一种用于推荐算法的新兴学科，通过建模图结构数据和学习节点和边的特征表示，可以实现更准确和个性化的推荐。而基于图神经网络的推荐算法中，会话推荐算法是一种常见的应用方式，通过对用户历史会话进行建模，提高了推荐算法的效果和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [秒懂算法 | 基于图神经网络的推荐算法](https://blog.csdn.net/qq_41640218/article/details/129257309)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [一文了解推荐系统中的图神经网络](https://blog.csdn.net/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/119769201)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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