图神经网络使用教程

神经网络可以让计算机具备感性思维。 我们首先理解一下基于连接主义的神经网络设计过程。 这张图给出了人类从出生到24个月神经网络的变化：随着我们的成长，大量的数据通过视觉、听觉涌入大脑，使我们的神经网络连接，也就是这些神经元连线上的权重发生了变化，有些线上的权重增强了，有些线上的权重减弱了。

同样,注意GCN中的神经网络仅仅是一个全连接层(图片来自[2])。 让我们认真从数学角度看看它到底是如何起作用的。 首先,我们需要一些注解 我们考虑图G,如下图所示。 从图G中,我们有一个邻接矩阵A和一个度矩阵D。 同时我们也有特征矩阵X。

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欢迎来到深度探索图神经网络在推荐系统领域的应用之旅，我们的焦点将聚焦于数据集和关键的评估方法。 这篇综述由PKU-DAIR实验室与阿里巴巴联合发布，2022年已荣幸被ACM Computing Surveys（IF10.22）收录，它梳理了GNN在推荐系统中的崛起和影响[1]。