GraphSAGE:具有用户项对设置的GraphSAGE算法的Tensorflow实现 源码

带有用户项目设置的GraphSAGE实现 概述 作者:张佑英基本算法:GraphSAGE 基础Github: 原始纸: 韩文撰写的论文评论文章: 该算法基于GraphSAGE算法。 最初,GraphSAGE用于仅具有一个类型节点的同质图。 在建立推荐系统时,我们通常会遇到二部图。 该二部图由用户项对设置组成,每个节点都有独特的特征。 因此,必须使用不同的权重矩阵分别训练“用户”节点和“项目”节点。 实现该算法的目的是强调用户与项目之间的配对关系的重要性。 该项目可用于通用推荐系统。 如果功能多种多样且经常添加新节点,那么此代码可能对您有所帮助。 Stellagraph是一个下降图神经网络库,对于理解GraphSAGE算法的过程非常有帮助。 但是,如果您仅对“ Bipartite用户项推荐”感兴趣,则此库对您来说可能不必要地复杂。 因此,我为您提供了更简单的代码,使您不必导入Stel