推荐系统是互联网技术领域的一个重要分支，它通过对用户历史行为数据的分析，预测用户可能喜欢或需要的物品，从而为用户在海量信息中做出选择提供参考。传统的推荐系统通常基于用户或物品的相似性来进行推荐，尽管这种基于相似性的方法在推荐准确性方面表现不俗，但它们往往忽视了推荐的多样性问题。推荐系统的多样性指的是推荐物品覆盖的范围广度，即推荐的物品应该覆盖用户兴趣的不同方面，而不是仅仅集中在用户已有偏好的相似物品上。在实际应用中，推荐系统面临着这样一个挑战：在提高推荐准确性的同时，如何保证推荐结果的多样性。 基于图的推荐算法是一种解决这一挑战的有效方法。这种算法通常以用户-物品互动数据为基础构建一个图模型，其中节点代表用户或物品，边则代表用户与物品之间的互动关系。通过分析图模型上的热传导或者物质传播过程，图算法能够捕捉到用户间及物品间的复杂关系，从而进行有效的推荐。其中，热传导模型模仿了热量在物理介质中的传播过程，通过图中的边将“热能”从一个节点传递到另一个节点。物质传播模型则类似于流体在多孔介质中的传播，通过对图中节点的染色和扩散过程来完成推荐。这些模型能够兼顾推荐的多样性和准确性，因为它们能够考虑到用户之间复杂的互动关系，并且可以通过调整算法中的参数来平衡推荐结果的多样性和准确性。 在解决推荐系统中的多样性与准确性这一看似矛盾的问题时，学者们提出了混合算法的概念。混合算法将基于多样性的推荐算法与以准确性为主的算法结合起来，通过适当调整混合比例，可以在不依赖于任何语义或上下文信息的情况下同时获得推荐的多样性和准确性。 论文中提到的“热传导”和“物质传播”是两种典型的基于图的推荐算法模型。热传导模型以物理中的热传导理论为基础，通过图中节点间传递的“热能”来模拟信息的传播，从而根据用户和物品之间的互动程度来分配推荐权重。物质传播模型则可以理解为在图中模拟物质的流动和扩散，它基于图的拓扑结构，假设用户和物品之间的连接关系可以作为物质传播的“通道”，而推荐结果就对应于图中物质分布的均衡状态。 上述两种模型都能够提供有效的方式来解决多样性与准确性的两难问题。热传导模型强调的是从“热源”（即用户当前的兴趣点）向周围节点的热量扩散，这个过程中既考虑了用户的兴趣点，也考虑了与兴趣点相关联的其他节点。而物质传播模型则着重于模拟一个全局的平衡状态，在这个状态下，系统达到一个推荐的分布，既反映了用户的偏好，也扩大了推荐的范围，避免了过度集中于已知偏好的物品。 这篇论文的研究对于推荐系统工程实践具有重要的借鉴和参考价值。它不仅提供了一种新的视角来分析推荐系统的内部机制，而且还提供了一种可行的算法框架来解决传统推荐系统中经常遇到的多样性与准确性之间的冲突问题。随着大数据技术的不断发展，基于图的推荐算法的精确性和效率都有望得到进一步的提升，其在未来信息过滤和个性化服务领域具有广泛的应用前景。

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

一种用于社交互动的协同过滤推荐算法

1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950

基于内容的新闻推荐系统 实现功能 （1）前台功能模块 前台用户可以进行分类查看各模块下的新闻概要列表并显示基于新闻评论量推荐的新闻列表，点击新闻 封面、标题等可直接进入新闻详情页进行阅读、评论，显示基于词语的新闻推荐列表，搜索框输入来搜 索感兴趣的新闻。 （2）后台功能模块后台管理主要包括系统设置、用户列表管理、系统日志以及新闻管理四个模块。系统设置里面包括进行 菜单按钮增删改查的菜单管理、增删改角色信息的角色管理和修改密码；用户信息管理里面包含了一个 详细的用户信息可以对每个人的详细资料进行了增删或者修改操作；系统日志里面包含了一个日志清 单，可以对日志进行增删操作；新闻管理模块里包括进行增删改查分类信息的分类管理、增删改查新闻 的标题、封面等信息的新闻管理以及增删改新闻的任意一条评论的评论管理。 1、技术栈 Java EE 、Mysql8.0 、 Spring SpringMVC Mybatis JavaScript、 EasyUI、 TF-IDF算法 2、推荐算法 基于内容推荐算法： TF-IDF 基本原理：根据用户的浏览行为，获得用户的兴趣偏好度，为用户推荐跟他

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导语：本系列文章一共有三篇，分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。三篇文章由浅入深，各有侧重，希望可以帮助到大家。下文是第一篇——《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，第二篇和第三篇将于后续发布，敬请期待。 矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是推荐系统领域里的一种经典且应用广泛的算法。在基于用户行为的推荐算法

一种基于社区发现和UGC的协同过滤推荐算法，孙琨，张玉林，本文针对社交化电子商务类网站的结构和特点，创新性的提出了一种基于用户重叠社区划分和UGC的协同过滤推荐算法。在该算法中，首先

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