为什么图神经网络适用于推荐系统呢？因为以下几点原因：
复杂关系建模：推荐系统中的用户和商品之间存在复杂的交互关系，而这些关系可以自然地建模为图结构，使得GNN能够有效捕捉用户偏好和商品特性。 高阶关系捕捉：通过多层卷积，GNN能够捕捉到高阶关系，这对于识别潜在的用户兴趣和推荐长尾商品尤为重要。 动态适应能力：GNN能够处理动态变化的图结构，如用户行为的实时更新，这使得推荐系统能够快速适应用户的新需求和偏好变化。 多步信息传播：GNN通过多层的卷积操作能够捕捉到节点之间的高阶关系。这意味着不仅可以考虑直接相邻的用户和商品，还可以通过多跳传播捕捉到更远的关系，从而识别更复杂的用户偏好。 丰富的上下文信息：通过聚合邻居节点的信息，GNN能够为每个节点生成更具上下文感知的嵌入表示。这在推荐系统中有助于更好地理解用户的多维兴趣和行为模式。 稀疏性缓解：推荐系统中的数据通常是稀疏的，即用户和商品之间的交互较少。GNN通过聚合邻居节点的信息，可以有效缓解数据稀疏性的问题，提高推荐的准确性。 长尾商品推荐：由于GNN能够捕捉高阶关系，它在推荐长尾商品（即那些不常被用户交互的商品）时表现尤为出色。这有助于提高推荐系统的多样性和覆盖率。
图神经网络在电商推荐系统中的应用 翁力雳 eBay推荐算法负责人 揭秘大厂大模型评测 吴鑫耀 1688 高级测试开发工程师 大模型微调突破 吴坤鹏 滴普 企业大模型部部门总监 升级版RAG高级检索 刘佳伟 蚂蚁数科高级算法专家 Agent技术难点与趋势 齐翔 蚂蚁数科NLP算法负责人 LLMOPS方案实施路径及策略 李瀚 联通数智 架构师 引擎工程 AI Infra：投机采样与通信优化 肖彬 百川infra部门 高级专家
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