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本文主要介绍推荐系统中会话推荐经典的文章Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks，发布在2019年的AAAI上。前置知识会话推荐：基于当前基于用户当前会话（如浏览历史或点击序列）进行个性化推荐的技术，旨在为用户实时提供相关建议，尤其在缺乏长期用户信息的情况

图神经网络GNN库：1、PyTorchGeometrichttps://pytorch.org/docs/stable/distributions.html#geometric2、DeepGraphLibrary(DGL)     https://www.dgl.ai/   支持：PyTorch,TensorFloworApacheMXNet.   文档： https://docs.dgl.ai/guide_cn/index.ht

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Paper: https://arxiv.org/abs/2405.20139知识图(KGs)以三元组(头、关系、尾)的形式表示人类精心制作的事实知识，它们共同构成了一个图。大型语言模型(LargeLanguageModels,llm)是QA任务中最先进的模型，因为它们具有理解自然语言的卓越能力。另一方面，图神经网络(GraphNeu

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1.图神经网络(GNN)简介图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）是一类专门设计用于处理图结构数据的深度学习模型。它能够有效地捕捉和利用数据中的关系信息，使其在许多领域中展现出强大的潜力。为了便于各位看官易于理解GNN中节点、边和图的概念，小编这里构造一个虚拟的剧本杀

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目录概ID-GNNYouJ.,Gomoes-SelmanJ.,YingR.andLeskovecJ.Identity-awaregraphneuralnetworks.AAAI,2021.概提出了一种能够超越1-WL-Test的GNN.ID-GNNID-GNN的motivation主要如下:主要到,传统的MPNN,即第\(k\)层:\[\mathbf{m}_u^{(k)}=\t

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在我们周围的各个领域，从分子结构到社交网络，再到城市设计结构，到处都有相互关联的图数据。图神经网络（GNN）作为一种强大的方法，正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用，例如药物发现，以及模拟系统，如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器

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