图神经网络GNN

本文目录一览

• Gnn模型是什么意思？
• 综述：图神经网络在推荐系统中的应用(五)--数据集和评估方法
• gnn是什么意思网络用语

Gnn模型是什么意思？GNN模型是指图神经网络模型，是专门处理图结构数据的神经网络模型。 传统的神经网络模型是基于向量的，而GNN模型是基于图的。 它可以用来解决图结构数据中的分类、聚类、回归等问题，因此在社交网络、化学、地理信息系统等领域有着广泛的应用。
GNN模型是一种端到端模型，可以直接接收原始图结构数据，无需进行任何特征工程。 这可以帮助您更好地捕获图形结构数据中的信息并提高模型的准确性。 同时，GNN模型也是一个高度可扩展的模型，可以处理不同规模和密度的图结构数据。
Gnn模型的中心思想是消息传递，它通过聚合每个节点的邻居来更新节点表示。 这是一个局部操作，这意味着每个节点只需要知道邻居节点的信息来更新其表示，而不需要知道整个图结构的信息。 这一思想使得GNN模型的计算效率更高，可以处理大规模的图结构数据。

综述：图神经网络在推荐系统中的应用(五)--数据集和评估方法

欢迎深入探索图神经网络在推荐系统中的应用。 我们的重点将是数据集和关键评估方法。 该综述由PKU-DAIR实验室与阿里巴巴联合发布。 它很荣幸被纳入2022年ACM计算调查（IF10.22）。 它梳理了GNN在推荐系统中的兴起和影响[1]。 让我们深入了解GNN如何因其在图表示学习方面的独特优势而推动了该领域的发展。

数据集：构建推荐系统的基石

在基于GNN的推荐系统的探索中，我们遇到了一些关键的数据集，这些数据集为模型训练和分析提供了良好的基础。 绩效评估。 扎实的基础：

MovieLens：电影爱好者的天堂，包含100K、1M和20M评分对的基准数据集，广泛应用于协同过滤和知识图谱推荐。 评级范围为1-5，数据之间存在差距，是用户与项目交互的黄金标准。
亚马逊：产品评论、元数据和社交关系的宝库，分为书籍、视频和电子产品，适合测试用户-项目协同过滤和序列推荐的性能。
Yelp：用户签到数据，持续更新，常用于POI推荐。 研究人员通常选择一年的数据进行实验。
Gowalla：地理签到数据（包括社交关系）是POI推荐的热门选择。
Yoochoose：电商点击流数据分为Yoochoose1/64和Yoochoose1/4，用于序列推荐任务。
Diginetica：基于会话的推荐的时间序列交数据。
RetailRocket：实时电商浏览数据，提供对用户行为的实时洞察。
LastFM：音乐爱好者的声音，包括音乐收听记录和艺术家属性，广泛应用于多种类型的推荐策略中。
Epinions：用户评分和评论的社交平台，通常用作社交推荐的基准。
Book-Crossing：图书评分和属性的宝库，是典型的基于知识图谱推荐的数据集。
评估方法：衡量推荐准确度的指标

为了衡量推荐系统的有效性，我们依靠以下关键评估指标：

点击率（HR：HitsRatio）：简明地揭示了对至少一项推荐项目感兴趣的用户比例。
Precision、Recall、F1：分解Top-K推荐的精度，衡量推荐项的点击率，以及推荐质量的整体表现。
NDCG（NormalizedDiscountedCumulativeGain）：通过考虑推荐商品排名对准确率的贡献，给予高质量推荐较高的权重。
MAP（MeanAveragePrecision）：深入洞察平均精度，这是推荐系统排名性能的常用衡量标准。
AUC（AreaUnderROCCurve）：当隐式反馈是二元分类问题时，AUC用于衡量模型区分点击项排名的能力。

gnn是什么意思网络用语GNN在网络术语中代表图神经网络。
图神经网络是一种专门用于处理图中结构化信息的深度学习模型。 在图神经网络中；节点和边都包含信息，通过图的顺序操作来修改节点的表示，以捕获图的拓扑结构和节点特征。 该模型用于社交网络分析；推荐系统；广泛应用于化学分子结构分析等领域。
GNN作为一个网络术语，简洁、直接地表达了图神经网络的主要概念。 在网上交流中；尤其是在讨论与图相关的机器学习问题时。 GNN用于指代这种强大的图数据处理技术，尤其是在讨论与图相关的机器学习问题时。 例如，当讨论如何有效分析社交网络上的用户交互时；GNN的使用可以描述为捕获用户之间的复杂交互。
另外，随着深度学习技术的发展，GNN作为一种现代建模架构也受到了更多的关注和研究。 互联网用户收到新的研究成果；在讨论开源项目或技术趋势时可以提及GNN，以表达自己对该领域的兴趣和参与。 所以，了解GNN的定义和应用背景对于理解相关领域的网络讨论和动态至关重要。