在电商平台面临信息过载的当下，推荐系统承担着连接用户与商品的核心使命。传统协同过滤（CF）与矩阵分解（MF）模型长期受困于数据稀疏性、特征利用不足及复杂关系建模乏力等根本性缺陷。当用户行为数据呈现出天然的图结构特性——用户为节点，交互行为为边，商品、店铺、品类等实体共同构成庞大异构网络时，图神经网络
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