前言

近年來，GNN技術由于其在圖數據學習方面的出色表現，在許多領域得到了廣泛的應用。在推薦系統中，大部分信息本質上具有圖結構，而由于GNN對于表示學習具有一定的優勢，所以GNN在推薦系統相關領域的應用迅速發展。本文盡可能用通俗的語言代替算法公式來進行講述，希望可以讓讀者對推薦系統中的圖神經網絡有一個基本的了解。

一、什么是圖神經網絡？

Graph Neural Network（GNN），顧名思義，圖上的神經網絡，為了理解GNN，需要弄清楚以下兩個問題：

1.首先，什么是圖（Graph）？簡單來講，圖是定義了節點（node）和連接方式（edge）的一種結構，節點和邊都分別具有其性質，比如化學分子（原子/鍵）、城市地鐵（站臺/鐵路）、社交網絡（人/關系）。

2.其次，怎么把圖塞到神經網絡里？

直觀上想，近朱者赤近墨者黑，一個節點跟他所連接的節點應該有一些相似的關系，那么就可以利用這些特定的關系來幫助我們的模型學到好的節點表示，那么怎么做到這件事呢？

回想一下卷積神經網絡（CNN），做卷積的過程中，放一個卷積核，然后相乘相加，做完了之后就可以得到下一層的 feature map，同樣的，可以將類似的操作推廣到圖結構上。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的浅谈推荐系统中的图神经网络的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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