图神经网络在异构图推荐算法中的应用研究

该设计详细探讨了图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）在处理复杂图结构数据时的应用，特别是针对异构图的表示学习和推荐系统的构建。 在当前的大数据时代，图数据在社交网络、生物信息学、推荐系统等多个领域都扮演着重要的角色。异构图是图数据的一种，它不仅包含多种类型的节点，还包含多种类型的边，能够更真实地反映现实世界中的复杂关系。然而，传统的图表示学习方法往往局限于同构图，并不能很好地处理异构图中不同类型节点和边的特性。 图神经网络是一种有效处理图结构数据的方法，它能够通过神经网络的方式学习节点的表征，以此捕捉图中丰富的结构和属性信息。GNN在图分类、节点分类、链接预测等任务中显示出优越的性能，而异构图上的GNN应用正成为一个研究热点。 本毕业设计的核心内容包括以下几个方面： 1. 理论基础：首先介绍图神经网络的基本原理，包括图的表示、图卷积网络（GCN）等基础概念，以及异构图的特点和复杂性。 2. 异构图表示学习：研究如何通过图神经网络学习异构图中的节点和边的表征，包括不同类型实体和关系的融合策略。 3. 推荐算法研究：将学习到的节点表征应用于推荐系统，探讨如何构建基于异构图的推荐算法，提高推荐的准确性和个性化程度。 4. 实验与评估：设计实验来验证所提出的算法的有效性，包括在不同数据集上的性能测试和与其他推荐算法的对比分析。 5. 结果与讨论：对实验结果进行详细分析，并讨论在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。 毕业设计的附件中包含了名为'demo'的文件，可能是实现上述算法的代码或演示程序，提供给读者一个直观的理解和实践图神经网络在异构图推荐系统中应用的机会。 总体而言，这篇毕业设计为图神经网络领域，尤其是异构图的表示学习和推荐算法提供了新的视角和实践基础。对于希望深入了解图神经网络和相关推荐系统的学生和研究人员而言，这是一份宝贵的资料。"