探索图神经网络在推荐系统中的应用与创新

资源摘要信息:"基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究毕业设计" 在人工智能和机器学习领域中，推荐系统一直是研究的热点之一，尤其在处理具有复杂关系的数据时。图神经网络（GNN）在处理图结构化数据方面展现出了强大的能力，尤其是在处理具有不同节点类型和边类型的异构图时。本毕业设计旨在研究基于图神经网络的异构图表示学习方法，并在此基础上提出新的推荐算法。 图神经网络是一种用于处理图数据的神经网络模型，它可以捕捉节点之间的复杂关系和结构信息。异构图是指图中存在多种类型的节点和边，例如在社交网络中，节点可能代表不同类型的实体，如用户、电影、标签等，边可能代表用户与电影之间的观看关系、用户与标签之间的喜好关系等。 在毕业设计中，项目首先会介绍GNN的基础知识和原理，如图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等，然后详细介绍如何将这些原理应用于异构图表示学习。表示学习的目标是将异构图中的节点映射到低维空间中，使得具有相似连接模式的节点在该空间中距离相近，从而捕捉到图的内在结构。 在推荐系统方面，设计中的推荐算法模块将探索如何利用图神经网络学习到的节点表示来预测用户对于不同项（如商品、电影等）的偏好。传统的推荐系统通常基于用户-物品交互矩阵，但这种方法在处理稀疏性问题和新用户或新物品推荐方面存在限制。通过使用图神经网络，可以构建更加丰富的用户和物品特征表示，从而提高推荐的准确性和覆盖范围。 项目结构包括以下几个核心模块： 1. hge（异构图表示学习模块）：该模块将负责构建图神经网络模型，并对异构图进行特征提取和节点表示学习。 2. kgrec（基于图神经网络的推荐算法模块）：该模块将基于hge模块学习到的表示进行推荐任务，可能包括评分预测、物品推荐等。 3. academic_graph（Django项目模块）：该模块可能是一个基于Django框架的Web应用，用于展示推荐结果和交互界面。 4. rank（Django应用）：该应用可能是一个专门用于展示推荐排名的部分，与academic_graph模块结合，提供用户界面。 项目还包括data目录用于存放数据集，model目录用于保存训练好的模型，img目录用于存放相关的图表和图片，以及manage.py脚本用于Django项目的管理和运行。 该毕业设计的适用人群为希望学习图神经网络和推荐系统的初学者和进阶学习者。它可以作为毕业设计项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项使用。毕业设计不仅要求学生掌握异构图表示学习和推荐算法的相关知识，还需要学习相关的机器学习和深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，以及Web开发技术如Django框架。 通过本毕业设计项目，学生不仅可以学会如何处理复杂的数据结构，还可以深入理解图神经网络在推荐系统中的应用，并掌握将理论应用于实际问题的方法。这对于未来希望在数据科学、人工智能或机器学习领域进一步深造的学生来说，是一个极佳的学习资源。