图神经网络(GNN)在推荐系统领域的应用日益广泛,以下是近期值得关注的论文及研究方向:

核心研究方向

  1. 用户-物品交互建模
    🌐 图神经网络在推荐系统中的应用综述
    通过图结构捕捉用户与物品间的复杂关系,提升冷启动与长尾推荐效果

  2. 动态图建模与演化
    📈 动态图神经网络优化方法
    研究实时数据下的图结构变化对推荐精度的影响

  3. 多跳关系推理
    🔍 多跳图神经网络在推荐中的突破
    通过多跳路径挖掘深层用户偏好,相关论文可参考 深度图学习 路径

典型论文推荐

  • "Graph Neural Networks for Social Recommendation"
    📚 ACL 2023最佳论文
    结合社交网络与物品图谱的联合建模方法

  • "Dynamic Graph Embedding for Recommendation"
    🚀 KDD 2022创新奖论文
    提出基于时间序列的图嵌入更新策略

  • "Heterogeneous Graph Neural Networks in E-commerce"
    🛍 WWW 2023工业应用论文
    针对电商场景的多类型图结构处理方案

扩展阅读

如需了解图神经网络的基础原理,可参考:
图神经网络入门指南
(文中包含对比不同GNN架构的可视化示意图)