图神经网络如何解决推荐系统中的数据稀疏性问题？

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为什么图神经网络适用于推荐系统呢？ 因为以下几点原因： 复杂关系建模：推荐系统中的用户和商品之间存在复杂的交互关系，而这些关系可以自然地建模为图结构，使得GNN能够 有效捕捉用户偏好和商品特性 。 高阶关系捕捉：通过多层卷积，GNN能够捕捉到高阶关系，这对于 识别潜在的用户兴趣和推荐长尾商品 尤为重要。 动态适应能力：GNN能够处理动态变化的图结构，如 用户行为的实时更新 ，这使得推荐系统能够快速适应用户的新需求和偏好变化。 多步信息传播：GNN通过多层的卷积操作能够捕捉到节点之间的高阶关系。这意味着不仅可以考虑直接相邻的用户和商品，还可以通过多跳传播捕捉到更远的关系，从而 识别更复杂的用户偏好 。 丰富的上下文信息：通过聚合邻居节点的信息，GNN能够为每个节点生成更具上下文感知的嵌入表示。这在 ………………………………