推荐系统之图神经网络推荐算法:GraphAttentionNetworks(GAT):图神经网络推荐算法的未来趋势与挑战.docx

推荐系统之图神经网络推荐算法:GraphAttentionNetworks(GAT):图神经网络推荐算法的未来趋势与挑战.docx

  1. 1、本文档共18页,其中可免费阅读12页,需付费49金币后方可阅读剩余内容。
  2. 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
  3. 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  4. 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

PAGE1

PAGE1

推荐系统之图神经网络推荐算法:GraphAttentionNetworks(GAT):图神经网络推荐算法的未来趋势与挑战

1推荐系统之图神经网络推荐算法:GraphAttentionNetworks(GAT)

1.1引言

1.1.1推荐系统的重要性

在当今信息爆炸的时代,推荐系统已成为帮助用户从海量信息中筛选出感兴趣内容的关键技术。无论是在线购物平台、社交媒体、视频网站还是音乐应用,推荐系统都在背后默默工作,通过分析用户行为和偏好,提供个性化推荐,极大地提升了用户体验和平台的商业价值。

1.1.2图神经网络在推荐系统中的应用

传统的推荐算法

您可能关注的文档

文档评论(0)

找工业软件教程找老陈 + 关注
实名认证
服务提供商

寻找教程;翻译教程;题库提供;教程发布;计算机技术答疑;行业分析报告提供;

1亿VIP精品文档

相关文档