fedgnn电商数据集

### FedGNN在电子商务中的应用及数据集

#### 适用的数据集介绍
对于希望利用联邦图神经网络（FedGNN）技术提升推荐系统的开发者而言，MovieLens是一个常用的选择[^2]。该数据集包含了大量用户的电影评分记录，适合用于构建和测试基于用户行为的个性化推荐算法。

#### 获取与预处理
- **下载链接**: 可以从官方站点获取不同规模版本的MovieLens数据集，如`ml-latest-small`, `ml-1m` 或者更大的集合。

- **环境准备**
需要安装必要的Python库来进行后续操作：

pip install pandas numpy scikit-learn dgl torch

- **加载并查看样本**

import pandas as pd

# 加载 ratings 文件作为 DataFrame 对象
ratings_df = pd.read_csv('path_to_ml_dataset/ratings.csv')

print(ratings_df.head())

此部分展示了如何读取CSV文件到Pandas DataFrames中以便于分析和转换成适用于DGL (Deep Graph Library) 的格式。

#### 构建用户-物品二分图结构
为了适应GNN的需求，在实际部署之前还需要创建一个表示用户偏好模式的图形化视图。这可以通过连接用户节点至其评价过的商品节点实现，并赋予边权重代表交互强度或时间戳等特征属性。

from collections import defaultdict
import networkx as nx

def build_bipartite_graph(df):
    G = nx.Graph()
    
    user_set = set(df['userId'].unique())
    item_set = set(df['movieId'].unique())

    # 添加两组独立顶点集
    for u in list(user_set): 
        G.add_node(u, bipartite=0)

    for i in list(item_set): 
        G.add_node(i+len(user_set), bipartite=1)

    edges = [(row.userId, row.movieId + len(user_set)) for index, row in df.iterrows()]
        
    G.add_edges_from(edges)
    
    return G

上述代码片段定义了一个函数用来根据输入DataFrame构造出所需的二部图实例。

#### 实施FedGNN框架下的训练流程
考虑到保护用户隐私的重要性，采用类似于FedRec的方法可以有效缓解因跨平台协作带来的挑战[^1]。即各参与方仅需分享经过加密后的更新向量而非原始交易历史；同时引入安全多方计算(Secure Multi-party Computation, SMPC)机制确保整个过程中不会泄露任何敏感资料给第三方机构。

在此基础上，针对特定应用场景优化超参数设置、调整损失函数形式以及设计合理的评估指标体系将是提高模型泛化能力和预测精度的关键所在。