该存储库包含使用图神经网络(GNN)构建推荐系统的代码。_Jupyter Notebook_下载.zip

图神经网络（GNN）是近年来在机器学习领域迅速崛起的一种新型神经网络模型，尤其在处理图数据上表现出了强大的潜力。在这个项目中，我们关注的是如何利用GNN技术来构建推荐系统。推荐系统是现代互联网服务中不可或缺的一部分，它们能够根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的产品或服务推荐。 在GNN应用于推荐系统中，用户和物品可以被视为图中的节点，而用户的交互行为则构成了节点之间的边。通过GNN的迭代消息传递过程，我们可以捕捉到用户与物品之间的复杂关系，从而提供更精确的推荐。 项目中的Jupyter Notebook可能会涵盖以下知识点： 1. **图数据表示**：理解如何将用户-物品交互数据转化为图结构，包括定义节点、边和属性。 2. **GNN模型基础**：介绍GNN的基本概念，如卷积层、消息传递机制和聚合函数，以及如何通过这些操作更新每个节点的特征向量。 3. **图神经网络模型架构**：详述用于推荐系统的特定GNN模型，可能是GraphSAGE、GCN（Graph Convolutional Network）或GAT（Graph Attention Network）等。 4. **特征嵌入**：讲解如何对用户和物品进行低维向量表示，即嵌入技术，这有助于GNN捕获潜在的语义关联。 5. **损失函数与优化**：讨论用于训练模型的损失函数，如交叉熵或BPR（Bayesian Personalized Ranking），以及优化算法，如Adam或SGD。 6. **训练与验证**：介绍模型的训练过程，包括批处理、训练集/验证集划分以及评估指标，如准确率、召回率和AUC。 7. **推荐生成**：阐述如何基于训练好的GNN模型生成推荐，可能涉及top-K推荐或协同过滤策略。 8. **实验结果分析**：展示实验结果，对比不同GNN模型的性能，并分析可能的影响因素。 9. **可视化工具**：可能使用如TensorBoard或其他可视化手段，帮助理解模型的训练过程和效果。 10. **扩展与优化**：探讨可能的改进策略，如引入动态性、考虑时间信息或融合其他推荐方法。 通过这个项目，学习者不仅可以掌握GNN的基本原理，还能了解到如何将其应用到实际的推荐系统构建中。同时，实战经验将帮助加深对GNN在处理复杂关系数据时优势的理解。通过阅读和运行Jupyter Notebook，你可以一步步实现自己的GNN推荐系统，并可能发现新的优化方向。