图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）作为一种强大的机器学习模型，在推荐系统领域展现出巨大的潜力。本文将探讨图神经网络在推荐系统中的应用，并介绍相关的研究成果。

图神经网络简介

图神经网络是一种在图结构上进行学习的人工神经网络。它通过模拟节点之间的关系，学习节点的特征表示，从而实现对复杂关系的建模。

图神经网络在推荐系统中的应用

1. 用户-物品图

在推荐系统中，用户和物品可以构成一个图结构。图神经网络可以用来学习用户和物品的特征表示，从而提高推荐效果。

2. 邻域信息利用

图神经网络可以有效地利用物品的邻域信息，通过学习邻居物品的特征，来预测用户对未知物品的偏好。

3. 长尾效应处理

图神经网络能够捕捉到长尾效应，即对于冷门物品的推荐效果。

研究成果

近年来，图神经网络在推荐系统领域取得了许多研究成果。以下是一些代表性的工作：

  • [1] Graph-based Collaborative Filtering for Recommendation Systems
  • [2] Personalized Top-N Recommendation on Large-Scale Graphs

扩展阅读

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相关图片

图神经网络结构示例

Graph_Neural_Network_structure