浅谈推荐系统中的图神经网络

前言

近年来，GNN技术由于其在图数据学习方面的出色表现，在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，大部分信息本质上具有图结构，而由于GNN对于表示学习具有一定的优势，所以GNN在推荐系统相关领域的应用迅速发展。本文尽可能用通俗的语言代替算法公式来进行讲述，希望可以让读者对推荐系统中的图神经网络有一个基本的了解。

一、什么是图神经网络？

Graph Neural Network（GNN），顾名思义，图上的神经网络，为了理解GNN，需要弄清楚以下两个问题：

1.首先，什么是图（Graph）？简单来讲，图是定义了节点（node）和连接方式（edge）的一种结构，节点和边都分别具有其性质，比如化学分子（原子/键）、城市地铁（站台/铁路）、社交网络（人/关系）。

2.其次，怎么把图塞到神经网络里？

直观上想，近朱者赤近墨者黑，一个节点跟他所连接的节点应该有一些相似的关系，那么就可以利用这些特定的关系来帮助我们的模型学到好的节点表示，那么怎么做到这件事呢？

回想一下卷积神经网络（CNN），做卷积的过程中，放一个卷积核，然后相乘相加，做完了之后就可以得到下一层的 feature map，同样的，可以将类似的操作推广到图结构上。

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