从GNN到Recommended System

在复杂网络分析中，图游走算法如 DeepWalk 已成为一种重要的工具，特别是在学习图的低维表示方面。DeepWalk 通过模拟随机游走来捕捉图的社区结构，进而生成节点的向量表示。

在复杂网络中，链路预测是一种常用的推荐方法，主要用于预测网络中可能存在但尚未观察到的边。它广泛应用于社交网络推荐、生物信息网络、文献网络等多个领域。本文将介绍链路预测的基本概念、方法和数学原理。

在数据科学、网络分析、社交网络分析、生物信息学等多个领域中，图论发挥着重要作用。Python作为一种流行的编程语言，其生态系统中含有多个强大的库，专门用于图的处理和分析。

图论不仅仅是理论研究，它广泛应用于科学、工程、数据分析、社会网络分析等多个领域。理解和应用图论可以帮助我们更好地分析和解决实际问题中的网络相关问题。

Transformer模型已成为自然语言处理领域的革命性进展。本篇博客旨在深入解析Transformer的核心原理和实现方式。

Transformer最初在2017年由Google的研究人员提出，用于解决机器翻译问题。其核心是自注意力机制（Self-Attention），能够在处理序列数据时，动态地关注序列中不同部分的重要性。

神经网络的性能优化一直是深度学习领域的热门话题之一。其中，激活函数是神经网络的关键组成部分之一，对网络性能有着重要影响。

动态兴趣网络（Dynamic Interest Network，DIN）是一种用于推荐系统的深度学习模型，它以注意力机制为基础，可以根据用户当前的兴趣动态调整推荐结果。

在推荐系统领域，序列推荐模型是一类重要的模型，它们专门用于处理用户的行为序列数据，例如购买历史、点击历史、观看历史等。

在推荐系统和CTR预测中，因子分解机是一种强大的模型，用于捕捉特征之间的交互信息。然而，FM 模型通常假设特征之间的交互权重是固定的，这在某些情况下可能不够灵活。

在推荐系统领域，DeepFM 模型是一种结合了因子分解机（Factorization Machines，FM）和深度学习的强大模型，它能够有效地捕获特征之间的交叉信息，并进行深层次的特征学习。

在推荐系统领域，Wide & Deep 模型是一种广泛应用的深度学习模型，它成功融合了广度和深度的特点，能够同时捕获用户的兴趣多样性和深层次的特征学习。

FM在深度学习中的应用：FNN 因子分解机（Factorization Machines，FM）是一种经典的机器学习模型，用于解决特征交叉的问题。

在推荐系统领域，结合交替最小二乘和循环神经网络的推荐算法，能够同时考虑用户-物品交互信息和用户行为序列，提高推荐的准确性和个性化程度。

在推荐系统领域，结合循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的推荐算法能够更好地捕捉用户行为的序列模式。RNN能够处理变长的序列数据，因此在推荐系统中广受欢迎。

在推荐系统领域，神经网络的应用日益广泛。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在处理图像和序列数据方面表现出色。

在推荐系统中，神经网络与传统的协同过滤方法相结合，能够实现更加准确和个性化的推荐。本文将介绍一种结合交替最小二乘（ALS）和多层感知机（MLP）的推荐算法，以及通过代码示例演示如何构建和应用这一方法。

在推荐系统中，特征向量与多层感知机（MLP）是常用的技术，用于建模用户和物品之间的关系，从而实现个性化推荐。本文将介绍特征向量与MLP推荐算法的原理，以及通过示例和代码演示如何构建一个基本的推荐模型。

神经网络在推荐系统中的应用日益广泛，其能够通过学习用户和物品的隐含表示来实现更精准的推荐。本文将介绍神经网络在推荐算法中的推导范式，以及通过示例和代码展示如何构建一个基本的神经网络推荐模型。

在推荐系统领域，因子分解机（Factorization Machines，FM）是一种强大的模型，它在处理稀疏数据和特征交叉方面具有优势。