graph neural networks in recommender systems: a survey

时间: 2023-04-30 11:04:30 浏览: 48
这篇论文主要介绍了在推荐系统中使用图神经网络的研究进展与应用。通过分析和比较现有的方法和模型，总结了图神经网络在推荐系统中的优点和不足，并提出了未来的研究方向。该论文对于推动图神经网络在推荐系统中的应用和发展有重要的参考价值。
相关问题

graph neural networks: a review of methods and applications

图神经网络：方法和应用综述 图神经网络是一种基于图结构的深度学习模型，它可以对图数据进行建模和预测。本文综述了图神经网络的各种方法和应用，包括图卷积网络、图注意力网络、图自编码器等。这些方法可以用于图分类、节点分类、图生成、链接预测等任务。此外，本文还介绍了图神经网络在社交网络、化学、计算机视觉等领域的应用。

a comprehensive survey on graph neural networks

图神经网络是当前机器学习和人工智能领域中研究得很热门的一个领域，它可以用于解决图形数据上的多种问题，如图分类、图节点分组、图生成等。现有的研究已经涵盖了图神经网络的诸多方面，如模型架构、学习方法、应用场景等。有关图神经网络的综述已经得到了广泛的关注和研究，这些综述对于了解图神经网络的最新研究进展和发展趋势具有很高的参考价值。

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a survey on knowledge graph-based recommender systems

### 回答1： 知识图谱推荐系统调查 知识图谱推荐系统是一种基于知识图谱的推荐系统，它利用知识图谱中的实体、属性和关系来推荐物品。该系统可以通过分析用户的兴趣、行为和偏好来生成个性化推荐。知识图谱推荐系统可以应用于各种领域，如电子商务、社交网络和文本推荐等。目前，该领域的研究重点包括知识图谱的构建、推荐算法的设计和评估方法的研究等。 ### 回答2： 知识图谱推荐系统是一种依靠知识图谱构建的推荐系统，它不仅考虑用户的历史行为和个人喜好，还考虑了物品的属性、关系和语义信息。近年来，知识图谱推荐系统在学术和工业界都受到了广泛关注和研究。 在知识图谱推荐系统中，建立知识图谱是关键步骤之一。知识图谱通常由实体和关系构成，实体可以是物品或用户，关系则可以是它们之间的交互行为、属性描述等。实体和关系之间的语义信息可以通过数据挖掘和自然语言处理等技术自动构建，也可以手工添加和维护。知识图谱的构建，需要结合业务场景和领域知识，通过不断迭代和优化，以获得更好的推荐效果和用户满意度。 知识图谱推荐系统的核心算法是基于知识图谱的推荐算法，主要包括基于图的推荐算法、基于规则的推荐算法、基于深度学习的推荐算法等。这些算法的基本思想是通过利用知识图谱的结构信息和语义信息，对用户和物品进行匹配和推荐，以提高推荐的准确性和个性化水平。 知识图谱推荐系统的应用场景非常广泛，包括电商推荐、新闻推荐、社交网络推荐等。知识图谱推荐系统可以更好地利用物品之间的关联和用户之间的交互，同时可以结合人类的知识和专业判断，提高推荐的可解释性和可靠性。 未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，知识图谱推荐系统将会得到更广泛的应用和深入的研究，同时也面临着更多的挑战，如数据隐私和安全问题、知识图谱的动态维护和更新问题等。要开展更深入的研究和解决这些问题，需要结合各种学科和技术手段，以推动知识图谱推荐系统的发展和应用。 ### 回答3： 知识图谱是一种用来描述各种实体以及它们之间关系的图形化表示工具，近年来，知识图谱被广泛应用于推荐系统中。知识图谱推荐系统在推荐过程中利用知识图谱中的实体和关系信息，可以有效地改进推荐结果的质量和效率。 针对知识图谱推荐系统的开发和应用，近年来已经涌现出了各种基于知识图谱的推荐算法和框架。例如，基于图注意力机制的知识图谱推荐系统可以通过考虑实体之间的直接和间接关系，生成更准确的推荐结果。还有一些基于深度学习的知识图谱推荐算法，如基于RNN的节点属性与图结构编码的方案，已经被证明在准确性和效率方面都有很高的表现。 此外，还有许多研究集中于知识图谱推荐系统的实际应用。例如，在电影推荐领域，研究表明基于知识图谱的推荐系统能够更准确地预测用户对电影的评价和偏好。在旅游推荐领域，基于知识图谱的推荐系统能够根据用户的兴趣和偏好，为用户提供更加个性化的旅游线路规划。 然而，知识图谱推荐系统仍然面临着许多挑战和问题。例如，在实践中，如何有效地构建和管理知识图谱、如何应对数据稀疏性和冷启动等问题，都需要进一步研究和解决。此外，在知识图谱推荐系统中，如何解释预测结果以及保障数据的隐私性等问题也需要考虑。 总之，基于知识图谱的推荐系统是一个具有广泛研究和应用前景的领域。未来的工作应该更加注重实际应用，并进一步解决相关的技术问题，以提高系统的性能和用户体验。

a gentle introduction to graph neural networks

图神经网络是一种用于处理图形数据的机器学习模型。它可以对图形数据进行分类、聚类、预测等任务。与传统的神经网络不同，图神经网络可以处理非欧几里得结构的数据，例如社交网络、化学分子等。它的核心思想是将图形数据表示为节点和边的集合，并通过节点和边之间的信息传递来学习节点的特征表示。图神经网络已经在许多领域取得了成功，例如社交网络分析、化学分子预测等。

graph neural networks

图神经网络（Graph Neural Networks）是一种用于处理图数据的深度学习模型。它可以对节点和边进行特征提取和表示学习，从而实现对图数据的分类、聚类、预测等任务。图神经网络的应用领域包括社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统等。

HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?

"How Powerful are Graph Neural Networks?"是一篇论文的题目，论文的论文号为https://arxiv.org/abs/1810.00826v1。该论文探讨了图神经网络的能力问题。根据论文中的研究，作者发现了一些有趣的结论。首先，在第5节中，作者研究了流行的图神经网络变体，并发现它们的聚合方案本质上不是单射的，因此功能较弱。然而，这些网络仍然可以捕捉到图形的其他有趣属性。通过这些研究，我们可以得出结论，图神经网络在处理和学习图形数据方面具有一定的能力。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [GIN：图神经网络有多强大? HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURALNET WORKS](https://blog.csdn.net/tagagi/article/details/121592530)[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%"] - *3* [HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?](https://blog.csdn.net/weixin_41697507/article/details/94884192)[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%"] [ .reference_list ]

towards deeper graph neural networks

最近，对于图神经网络的研究日益深入，引起了广泛关注。图神经网络是一种能够对图数据进行建模和分析的神经网络模型。它可以处理任意结构的图形数据，如社交网络、蛋白质互作网络等。 在过去的几年中，研究者们提出了许多图神经网络的模型和方法。然而，这些方法仍然面临一些挑战，例如有效地处理大型图形数据、学习高质量的图嵌入表示以及推理和预测复杂的图结构属性等。 为了克服这些挑战，研究人员开始通过增加神经网络的深度来探索更深的图神经网络模型。深度模型具有更强大的表达能力和学习能力，可以更好地捕捉图数据中的关系和模式。这些深层图神经网络可以通过堆叠多个图神经网络层来实现。每个图神经网络层都会增加一定的复杂性和抽象级别，从而逐渐提高图数据的表达能力。 除了增加深度外，研究人员还提出了一些其他的改进来进一步提高图神经网络的性能。例如，引入注意力机制可以使模型能够自动地选择重要的节点和边来进行信息传播。此外，研究人员还研究了如何通过引入图卷积操作来增强图数据的局部性，从而提高图神经网络模型的效果。 综上所述，对于更深层的图神经网络的研究将在处理大规模图形数据、学习高质量的图表示以及进行复杂图结构属性的推理方面取得更好的性能。随着深度图神经网络的推广和应用，我们可以预见它将在许多领域，如社交网络分析、推荐系统和生物信息学中发挥重要作用，为我们带来更多的机遇和挑战。

introduction to graph neural networks 刘知远

刘知远是图神经网络的介绍，该领域的学术研究者和专家。图神经网络是一种用于处理图数据的机器学习模型。与传统的神经网络不同，它可以直接对图结构进行建模和分析。传统的神经网络主要用于处理向量和矩阵数据，无法有效地处理非结构化的图数据，而图神经网络弥补了这一不足。 图神经网络的核心思想是将节点和边作为特征，并利用节点和边之间的连接关系进行信息传播和学习。它可以捕捉到节点之间的局部结构和全局拓扑信息，从而提取图的特征表示。这使得图神经网络在图分类、图节点分类、图边分类等任务上表现出色。 图神经网络中最常用的模型是图卷积网络（GCN）。GCN利用节点的邻居信息来更新节点的特征表示，通过多层的图卷积层进行信息传播和提取。其他常用的图神经网络模型还包括图注意力网络（GAT）、图自编码器（GAE）等。 除了节点和边的特征表示，图神经网络还可用于学习图级别的特征表示。这意味着它可以将整个图作为输入，输出整个图的特征表示，从而实现图分类、图生成等任务。 总之，图神经网络是一种重要的机器学习模型，可用于处理图结构的数据。它通过利用节点和边之间的连接关系和特征表示进行信息传播和学习，能够有效地提取图的特征表示，并在诸如图分类、图节点分类等任务中取得优异性能。刘知远在这一领域进行了深入的研究，为图神经网络的发展和应用做出了重要贡献。

data augmentation for graph neural networks

数据增强是一种广泛应用于机器学习和深度学习中的技术，它可以使用各种方法扩充原始数据集。最近，数据增强的概念也被引入到了图神经网络（GNNs）中。数据增强技术对于GNNs的性能和泛化能力的提高具有重要意义。 在GNNs中，数据增强可以分为两类：结构性数据增强和视觉数据增强。结构性数据增强可以通过改变图的拓扑结构，如添加和删除节点或边来增加原始数据集。此外，还可以进行噪声注入和图形剪裁等操作。视觉数据增强可以改变节点和边属性，如旋转、平移、缩放和翻转等操作。 数据增强技术有助于解决以下问题： 1. 过拟合：使用过多数据进行训练模型可能导致模型在测试数据上表现不佳。数据增强可以增加数据集的大小，从而提高模型的泛化能力。 2. 数据不平衡：在某些图数据集中，某些标签的数据可能太少，导致模型无法准确预测这些标签。通过复制少数标签数据，并在其上执行数据增强技术，可以实现数据集的平衡。 目前，数据增强技术在GNNs中的应用还处于起步阶段，需要更多的研究来探索其在实际应用中的效果和影响。

few-shot learning with graph neural networks

Few-shot learning with graph neural networks（使用图神经网络进行少样本学习）是一种机器学习方法，旨在解决在数据集较小的情况下进行分类任务的问题。该方法使用图神经网络来学习数据之间的关系，并利用少量的样本来进行分类任务。这种方法可以在训练数据集较小的情况下，实现高准确率的分类任务。

spreadgnn: serverless multi-task federated learning for graph neural network

spreadgnn是一种无服务器多任务联邦学习方法，针对图神经网络。联邦学习是一种新兴的机器学习方法，它允许不同设备（例如移动设备）上的数据进行局部训练，然后将训练后的模型聚合，以获得更好的泛化性能。Graph Neural Network是一类可以处理图形和网络数据的神经网络，目前在社交网络、化学和蛋白质结构等领域有广泛应用。 spreadgnn使用无服务器架构设计来实现多任务联邦学习。本方法采用一种名为Federated Averaging的模型聚合方法，它将本地模型分发到各个设备上，让每个设备进行本地模型的训练，并将本地模型更新结果汇聚回全局模型中。spreadgnn还使用了一种名为联邦学习架构的方法来处理不同的联邦学习任务，以提高模型泛化性能。同时，spreadgnn使用了一种名为GraphSage的图神经网络模型，以应对图和网络数据。 总之，spreadgnn在无服务器架构、Federated Averaging、联邦学习架构和GraphSage等方面做出了创新，能够有效地应对多任务联邦学习的挑战。

graph neural network

### 回答1： 图神经网络 (Graph Neural Network) 是一种特殊的深度学习模型，专门用于处理图结构数据。它能够学习图中节点之间的关系，并用于预测、分类和聚类等任务。图神经网络通常由多层节点卷积和图卷积层组成。 ### 回答2： 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种能够对图数据进行分类、预测和嵌入学习的机器学习模型。图数据包括节点、边和孤立的子图，将它们组成一个网络结构，每个节点和边都带有相应的特征信息。 与传统的人工神经网络不同，图神经网络的输入不仅仅是简单的向量，而是图形结构本身。通过对节点和边进行信息传递和聚合，GNN能够对整个图进行全局性的推断和预测。常见的GNN模型有Graph Convolutional Networks（GCN）、Graph Attention Networks（GAT）、GraphSAGE等。 GNN具有以下特点： 1. 局部性：GNN通过每个节点的邻居信息消除了图数据中的局部性质，实现了节点之间的信息传递和聚合，能够快速学习到具有相似特征的节点之间的关系。 2. 结构性：GNN能够充分利用图中的结构信息，包括节点的邻居信息、度数分布等，实现了对图数据的有效利用。 3. 可扩展性：GNN可以处理大规模的图数据，对于具有高维特征的节点和边，也能够进行有效的特征提取和计算。 由于GNN能够有效地处理高维、复杂的图数据，近年来被广泛应用于社交网络分析、化学分子编码、语言模型等领域。尤其在社交关系分析、推荐系统等领域，GNN已经成为一种非常流行的机器学习模型。 ### 回答3： 图神经网络是一种针对非欧几里德结构数据建模和推理的神经网络框架。传统的神经网络只能有效处理欧几里德结构数据，而对于更具复杂性质的非欧几里德结构数据如图、网络、句法树等则存在不足。图神经网络的主要目标是捕捉图上的结构信息和节点之间的关系，以便更好地推理和预测图上的节点属性、边属性和全局属性。 图神经网络可以由三个部分组成：节点表示、边表示、以及聚合函数。节点表示可以使用传统的基于节点的特征，例如离散特征、连续特征、图形特征。边表示通常是通过将节点特征组合来获得的边表征。聚合函数是在每个节点处执行的算法，这使得网络可以聚合邻居节点，从而输出每个节点的嵌入表示。 有多种类型的图神经网络，其中最常见的是卷积图神经网络(GCN)和图注意力网络(GAT)。GCN使用卷积操作聚合节点邻居，然后通过多层GCN堆叠来输出节点嵌入。而GAT使用注意力机制对节点和边进行加权，得到相应的嵌入表示。另外，还有GraphSAGE、Graph Convolutional Policy Network (GCPP)等多种图神经网络模型，其适用范围和性能各异。 总体而言，图神经网络是一种新颖的深度学习模型，可用于处理非欧几里德结构数据。它们已在图像分类、推荐系统、社交网络和分子化学等领域中取得了成功，并且在未来的研究中有很大的潜力。

heterogeneous graph neural network

异构图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Network）是一种用于处理异构图数据的神经网络模型。异构图是指由不同类型的节点和边构成的图，例如社交网络中的用户、帖子和评论等。异构图神经网络可以对这些不同类型的节点和边进行建模，并学习它们之间的关系和特征。这种模型可以应用于推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域。

heterogenous graph neural network复现

heterogeneous graph neural network，即异构图神经网络，是一种可以处理不同类型节点和边的神经网络模型。复现这个模型需要掌握图神经网络的基本原理和异构图的数据结构。 首先，需要构建一个异构图数据集，包含不同类型的节点和边，并且节点和边都需要具有特定的属性。然后，可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来实现异构图神经网络。 具体来说，异构图神经网络的实现步骤包括： 1. 定义节点嵌入（node embedding）和边嵌入（edge embedding）的方式：例如使用线性变换或卷积操作来从节点或边的属性中提取特征。 2. 实现消息传递（message passing）算法：这个算法可以让节点之间互相传递信息，更新自身的状态，并且可以在不同的节点之间共享信息。 3. 定义聚合函数（aggregation function）：在不同的节点之间传递信息之后，需要将这些信息进行聚合。这个聚合函数可以是一个简单的平均池化操作，也可以是具有不同权重的加权求和操作。 4. 设计目标函数（objective function）：这个函数用来度量模型的表现，例如使用交叉熵损失函数来进行分类任务。 在实现异构图神经网络的过程中，需要注意一些细节问题：例如如何处理不同类型节点之间的关联、如何对不同类型节点和边进行嵌入以及如何选择合适的聚合函数。对于这些问题，可以参考相关的研究论文和代码实现，并且需要多次实验和调参来得到最佳的模型效果。 总之，异构图神经网络的复现需要深刻理解图神经网络的原理和异构图的数据结构，并且需要有一定的编程经验和实践能力。

the graph neural network model

### 回答1： 图神经网络模型（Graph Neural Network Model）是一种基于图结构的深度学习模型，用于处理图数据。它可以对节点和边进行特征提取和表示学习，从而实现对图数据的分类、聚类、预测等任务。该模型在社交网络、化学分子结构、推荐系统等领域有广泛应用。 ### 回答2： 图神经网络（Graph Neural Network Model，GNN）是一种新兴的人工智能技术，主要应用于图像、文本、语音等非结构化数据的分析和处理。与传统的神经网络相比，GNN不仅可以处理标量和向量数据，还可以有效地处理图结构数据。该算法已经被广泛应用于社交网络和推荐系统等领域。 GNN的核心思想是将图结构数据转化为节点特征向量。在传统的神经网络计算中，每个节点都有自己的参数和输入，GNN则不同，它通过传递和聚集节点之间的信息来学习高维特征数据。这种信息传递和聚集的过程可以通过使用邻接矩阵和节点度等数学工具来实现。 GNN的训练过程可以使用反向传播算法完成，与常规神经网络的训练过程类似。在应用于图像数据分类问题时，GNN可以通过多个学习层来提高准确性。这个技术的成功还在于GNN可以对图像的部分进行处理，而不是整个图像，从而提高了训练和测试的效率。 GNN技术的优势在于，它可以处理复杂的非线性数据，而且可以基于节点、边缘、子图等多种粒度进行分析。此外，GNN还可以处理不明确的、不完整的或噪声丰富的数据。例如，它可以在社交网络中预测用户的兴趣，或在进化发育生物学中预测蛋白质之间的交互。 总之，GNN是一种具有广泛应用前景的新型人工智能技术，其可以更好地解决图像分类、社交网络分析、蛋白质预测等问题。它将成为未来智能分析和推荐系统的重要组成部分。 ### 回答3： 图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种用于解决结构化数据（例如图、网格等）的机器学习模型。它是神经网络的一种扩展，能够利用节点和边之间的关系信息进行学习。与传统的神经网络不同的是，图神经网络是针对图等结构化数据的设计。 图神经网络的核心思想是将节点和边的表示融合起来，实现对图结构的整体建模。通过将节点和边的特征进行编码，可以学习到可以表达节点和边之间关系的空间嵌入向量。在这些向量的基础上，可以进行下一层节点和边的编码，并通过多层的神经网络来逐渐提高对图结构的建模能力。 目前，图神经网络在多个领域得到了广泛应用，例如化学分子分析、社交网络分析、3D建模等。在化学领域，图神经网络可以从化学分子的结构中预测化学性质，如溶解度、反应性等。在社交网络分析中，它可以对用户关系进行建模，并预测社交网络中用户的行为。在3D建模中，图神经网络可以对点云数据进行建模，并生成复杂的三维物体。 总之，图神经网络是一种适用于结构化数据的机器学习模型，可以从节点和边特征中学习到图结构中的信息并进行整体建模。它在各种领域得到了广泛应用，为研究者提供了一种有效的工具来分析和处理结构化数据。

how powerful are graph neural

图神经网络的强大程度取决于应用场景和问题的复杂性。在数据结构为图的场景下，图神经网络可以有效地从结点和边的连接关系中提取特征信息，进而进行分类、预测、聚类等任务。相较于传统的神经网络，图神经网络可以更好地处理非欧几里得数据，并且具有良好的通用性和灵活性。然而，对于大规模和高维数据的处理，图神经网络的计算和训练成本较高，需要不断探索更高效的算法和技术。

graph convolutional networks

图卷积网络（Graph Convolutional Networks，GCN）是一种用于图像识别和推荐系统等领域的深度学习模型。它通过对图像中的节点和边进行卷积操作，从而提取出图像中的特征。与传统的卷积神经网络（CNN）不同，GCN 可以处理非欧几里得结构的数据，如社交网络、化学分子等。GCN 在图像分类、节点分类、链接预测等任务中取得了很好的效果。

graph attention networks

Graph Attention Networks (GATs) 是一种基于注意力机制的图神经网络模型。它通过在图上对节点之间的关系进行注意力计算来捕捉图的结构信息。这种方法可以有效地处理非线性和不对称的关系，并且在很多图数据分析任务中取得了很好的性能。

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