标签： GNN实战

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

在电商平台竞争日益激烈的今天，个性化推荐系统的效能直接决定商业转化率。传统协同过滤算法受限于数据稀疏性和特征表达瓶颈，而基于图神经网络（Graph Neural Network,...

在电商领域，推荐系统的进化从未停歇。传统协同过滤遭遇数据稀疏困境，矩阵分解面临特征组合局限，深度学习模型困于关系建模的表层性。本文深度剖析图神经网络(GNN)技术如何突破三大技术瓶颈，通过多维关系建模、动态图演化、异构信息融合等创新方法，打造新一代智能推荐引擎。 一、传统推荐系统的致命缺陷 ...

在电商平台流量红利见顶的今天，推荐系统的技术演进正经历着从量变到质变的关键转折。传统协同过滤算法遭遇的数据稀疏性困境、动态行为捕捉乏力等问题，在图神经网络（Graph Neural...