在社交网络用户规模突破50亿的今天，传统推荐系统面临三大技术瓶颈：用户行为数据的动态演化特性难以捕捉、异构信息融合效率低下、长尾物品推荐成功率不足30%。本文将深入剖析图神经网络（GNN）在社交网络分析中的创新应用，提出基于时空图卷积的动态推荐框架，通过7个技术模块的协同优化，实现推荐准确率提升42
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