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精品——毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习与推荐算法探究.zip

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简介：
本项目为毕业设计作品，聚焦于图神经网络在异构图上的应用，深入研究了异构图表示学习及推荐算法，旨在提升复杂关系数据的处理能力。 “精品--毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习与推荐算法研究”这一项目专注于探讨如何在异构图上应用图神经网络（GNN）进行表示学习，并利用这些学到的特征来进行推荐系统的研究。 **一、背景介绍** 1. **异构图**是指一种包含多种类型节点和边的数据结构，例如社交网络中的用户与帖子或评论等不同类型的互动行为。这种复杂的图形数据在许多实际应用中普遍存在，如社交媒体平台、电商网站及信息检索等领域。 2. **图神经网络（GNN）**是专为处理图型数据设计的深度学习模型，通过消息传递机制不断更新节点特征表示以反映其周围结构的信息。 3. **异构图上的GNN应用**需要特别考虑不同类型的关系和实体间的差异性，在此情形下通常会用到像Metapath2Vec、HIN2Vec以及R-GCN等特定方法来处理不同类型的边与节点。 4. **表示学习**指的是将原始数据转换成易于理解和利用的形式，特别是对于异构图而言，这一步骤有助于捕捉和理解不同类型实体间的关系。 5. **推荐算法**是基于用户历史行为预测其兴趣的一种技术，在GNN框架内，则可以使用学到的节点特征来计算用户与潜在物品之间的相似度，并据此生成个性化建议列表。这种方法能够识别隐藏在数据中的模式，从而提高推荐的质量和多样性。 **二、研究内容** 本项目可能涵盖以下方面： 1. 异构图的数据准备及预处理阶段工作。 2. 选择并调整适合异构图特性的GNN模型架构。 3. 实现表示学习算法，并探索如何有效应对不同类型的节点与边。 4. 设计推荐系统，利用通过训练得到的特征来预测用户偏好和兴趣物品。 5. 进行实验设计及评估工作，包括选择合适的数据集、执行模型训练以及比较各种方法的效果等环节。 6. 对研究结果进行分析讨论，并指出所采用技术的优点与局限性。 **三、结论** 学生通过参与该项目不仅能深入了解GNN的基本原理及其在处理复杂图形数据中的应用技巧，还能将其应用于实际的推荐系统中以改善性能。此外，这也是一个全面实践深度学习理论知识的机会。

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  • 精品——毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习与推荐算法探究.zip
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    本项目为毕业设计作品，聚焦于图神经网络在异构图上的应用，深入研究了异构图表示学习及推荐算法，旨在提升复杂关系数据的处理能力。 “精品--毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习与推荐算法研究”这一项目专注于探讨如何在异构图上应用图神经网络（GNN）进行表示学习，并利用这些学到的特征来进行推荐系统的研究。 **一、背景介绍** 1. **异构图**是指一种包含多种类型节点和边的数据结构，例如社交网络中的用户与帖子或评论等不同类型的互动行为。这种复杂的图形数据在许多实际应用中普遍存在，如社交媒体平台、电商网站及信息检索等领域。 2. **图神经网络（GNN）**是专为处理图型数据设计的深度学习模型，通过消息传递机制不断更新节点特征表示以反映其周围结构的信息。 3. **异构图上的GNN应用**需要特别考虑不同类型的关系和实体间的差异性，在此情形下通常会用到像Metapath2Vec、HIN2Vec以及R-GCN等特定方法来处理不同类型的边与节点。 4. **表示学习**指的是将原始数据转换成易于理解和利用的形式，特别是对于异构图而言，这一步骤有助于捕捉和理解不同类型实体间的关系。 5. **推荐算法**是基于用户历史行为预测其兴趣的一种技术，在GNN框架内，则可以使用学到的节点特征来计算用户与潜在物品之间的相似度，并据此生成个性化建议列表。这种方法能够识别隐藏在数据中的模式，从而提高推荐的质量和多样性。 **二、研究内容** 本项目可能涵盖以下方面： 1. 异构图的数据准备及预处理阶段工作。 2. 选择并调整适合异构图特性的GNN模型架构。 3. 实现表示学习算法，并探索如何有效应对不同类型的节点与边。 4. 设计推荐系统，利用通过训练得到的特征来预测用户偏好和兴趣物品。 5. 进行实验设计及评估工作，包括选择合适的数据集、执行模型训练以及比较各种方法的效果等环节。 6. 对研究结果进行分析讨论，并指出所采用技术的优点与局限性。 **三、结论** 学生通过参与该项目不仅能深入了解GNN的基本原理及其在处理复杂图形数据中的应用技巧，还能将其应用于实际的推荐系统中以改善性能。此外，这也是一个全面实践深度学习理论知识的机会。
     
  • 毕业设计：关于异构图表示学习与推荐算法的图神经网络研究
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    本研究聚焦于利用图神经网络在异构图上的应用，探讨如何优化表示学习技术以改进推荐系统性能，为复杂关系数据间的智能推荐提供理论和技术支持。 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 目录结构： - GNN-Recommendation/ - gnnrec/ 算法模块顶级包 - hge/ 异构图表示学习模块 - kgrec/ 基于图神经网络的推荐算法模块 - data/ 数据集目录（已添加.gitignore） - model/ 模型保存目录（已添加.gitignore） - img/ 图片目录 - academic_graph/ - Django项目模块 - rank/ - Django应用 - manage.py Django管理脚本 安装依赖： Python版本：3.7 CUDA版本：11.0 使用命令： ``` # 对于GPU环境 pip install -r requirements_cuda.txt # 对于CPU环境 pip install -r requirements.txt ```
     
  • 关于异构图表示学习与推荐算法的图神经网络研究及源码（高质量毕业设计）.zip
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    本项目为高质量毕业设计作品，旨在通过探究异构图表示学习和推荐算法中的图神经网络技术，提供了相关理论分析及其实现代码。 【资源说明】 1. 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！ 2. 此项目适合作为计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业或毕业设计参考。 3. 若将其作为参考资料，在实现其他功能时需要能够理解代码并热爱钻研，自行调试。 基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究源码（高分毕设） ## 目录结构 ```plaintext GNN-Recommendation/ gnnrec/ 算法模块顶级包 hge/ 异构图表示学习模块 kgrec/ 基于图神经网络的推荐算法模块 data/ 数据集目录（已添加.gitignore） model/ 模型保存目录（已添加.gitignore） img/ 图片目录 academic_graph/ rank/ manage.py Django管理脚本 ``` ## 安装依赖 Python 3.7 ### CUDA 11.0 ```shell pip install -r requirements_cuda.txt ``` ### CPU ```shell pip install -r requirements.txt ``` ## 异构图表示学习 基于对比学习的关系感知异构图神经网络(Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with Contrastive Learning, RHCO) ![RHCO模型结构](img/RHCO.png) 实验详情见 [readme](gnnrec/hge/readme.md) ## 基于图神经网络的推荐算法 基于图神经网络的学术推荐算法(Graph Neural Network based Academic Recommendation Algorithm, GARec) ![GARec算法整体框架](img/GARec.png) 实验详情见 [readme](gnnrec/kgrec/readme.md) ## Django配置 ### MySQL数据库配置 1. 创建数据库及用户 ```sql CREATE DATABASE academic_graph CHARACTER SET utf8mb4; CREATE USER academic_graph@% IDENTIFIED BY password; GRANT ALL ON academic_graph.* TO academic_graph@%; ``` 2. 在根目录下创建文件.mylogin.cnf ```ini [client] host = x.x.x.x port = 3306 user = username password = password database = database default-character-set = utf8mb4 ``` 3. 创建数据库表 ```shell python manage.py makemigrations --settings=academic_graph.settings.prod rank python manage.py migrate --settings=academic_graph.settings.prod ``` 4. 导入oag-cs数据集 ```shell python manage.py loadoagcs --settings=academic_graph.settings.prod ``` 注：由于导入一次时间很长（约9小时），为了避免中途发生错误，可以先用data/oag/test中的测试数据调试一下 ### 拷贝静态文件 ```shell python manage.py collectstatic --settings=academic_graph.settings.prod ``` ### 启动Web服务器 ```shell export SECRET_KEY=xxx python manage.py runserver --settings=academic_graph.settings.prod 0.0.0.0:8000 ```
     
  • 基于Python的图神经网络在异构图表示学习与推荐中的应用研究.zip
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    本研究探讨了利用Python开发的图神经网络技术，在处理复杂异构图数据时的应用潜力及其对提升个性化推荐系统效能的作用。通过深入分析，论文展示了如何有效结合图神经网络和异构图表示学习方法来优化推荐算法，为推荐系统的未来发展方向提供了新的视角与可能路径。 资源包含文件：设计报告（word格式）、源码及数据、项目截图。研究内容基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法，包括两种主要方法： 1. 基于对比学习的关系感知异构图神经网络 (Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with Contrastive Learning, RHCO)。 2. 基于图神经网络的学术推荐算法(Graph Neural Network based Academic Recommendation Algorithm, GARec)。 详细设计内容请参考相关文献或博客文章。
     
  • 基于属性与图神经网络的推荐算法研究——本科毕业设计.zip
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    本项目旨在探索和开发一种融合了图神经网络技术的个性化推荐系统，通过深入分析用户及物品的多维度属性信息，实现更精准的推荐效果。该研究结合理论创新与实际应用需求，以提升用户体验为目标，特别适用于电子商务、社交媒体等场景下的个性化服务改进。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等编程语言和技术框架的项目源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传发布。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕业设计项目、课程设计作业、大作业任务以及工程实训等初期项目的参考和实践基础。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴价值，也可以直接拿来修改复刻使用。 对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在此基础上进行修改和扩展，实现其他功能也十分方便。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，请随时与博主联系，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习、共同进步。
     
  • 关于RBF神经网络学习算法研究的毕业论文
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    该文围绕径向基函数（RBF）神经网络的学习算法进行了深入探讨和分析，旨在优化其训练过程并提高预测准确性。研究基于理论推导与实验验证相结合的方法，提出改进策略以解决实际问题中的复杂模式识别与回归任务。 本段落探讨了RBF神经网络的各种学习算法，在总结前人工作的基础上分析并提出了三种优良的学习方法。与现有的学习算法相比，这些新提出的算法在保持良好性能的同时能够生成更为精简的网络结构。 文章首先回顾了RBF神经网络的基本架构和其核心的学习过程。第二章详细介绍了径向基函数及其插值技术、RBF网络模型以及该类网络的逼近能力。第三章概述并深入探讨了几种流行的RBF学习算法，包括正交最小二乘法(OLS)、递阶遗传训练算法(HGA)及粒子群优化(PSO)，并对这三种方法进行了详细的训练过程描述及其优缺点分析。 在第四章节中，作者设计了基于RBF神经网络的判别模型与其它距离基判别模型之间的对比实验，并通过仿真结果证明了RBF神经网络的有效性。最后，在第五章里总结全文并展望未来的研究方向。
     
  • 毕业设计项目——基于图神经网络和多任务学习的图像分类器.zip
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    本毕业设计项目旨在开发一种结合图神经网络与多任务学习技术的先进图像分类系统。通过综合利用图形结构信息及跨任务知识迁移，以期显著提升模型在复杂场景下的图像识别精度与泛化能力。 毕业设计项目：基于图神经网络与多任务学习的图像分类器.zip
     
  • 毕业设计项目——基于图神经网络和多任务学习的图像分类器.zip
    优质
    本作品为毕业设计项目，旨在开发一个结合图神经网络与多任务学习技术的先进图像分类系统。通过创新算法提升模型在复杂场景下的识别精度与效率，适用于多种视觉任务需求。 Python 是一种高级且通用的编程语言，在1989年由 Guido van Rossum 发起，并在1991年正式发布。它以其简洁清晰的语法著称，强调代码可读性和易于维护性。 以下是 Python 的一些主要特点和优势： - **易学易用**：Python 采用简单直观的设计原则，其语法规则更接近自然语言，这使得初学者能够更容易地掌握编程技巧。这一特性促进了它在教育领域的广泛应用以及新手程序员的快速成长。 - **高级语言**：作为一门高级编程语言，Python 提供了诸如自动内存管理（垃圾回收）等便捷功能来减轻开发者的负担，并且支持动态类型和面向对象编程。 - **跨平台性**：Python 能够在多种操作系统中运行无阻，包括 Windows、Linux 和 macOS 等。这一特性使得编写的应用程序可以轻松地移植到不同的环境中执行。 - **丰富的标准库**：Python 内置了大量的模块与库，涵盖了文件操作、网络编程和数据库访问等多个方面的需求。这些工具为开发者提供了快速构建功能强大应用程序的途径。 - **开源性**：作为一款开放源代码软件，任何人都可以免费使用 Python 并查看其源码。这种透明度促进了社区的发展，并且有大量的第三方库及框架可供选择。 - **强大的社区支持**：Python 拥有一个庞大而活跃的技术社群，在这里开发者们能够轻松获取帮助、分享经验并参与到语言的持续发展中。 - **多领域应用广泛性**：无论是在 Web 开发、数据科学还是人工智能等领域，Python 都拥有广泛的使用场景。特别是在数据分析和机器学习方面，它已经成为主流的选择之一。 - **面向对象编程支持**：Python 支持面向对象的设计模式，允许程序员利用类与对象的概念来提高代码的重用性和维护性。 这些特点共同使得 Python 成为了当今最流行的编程语言之一，并且在科技行业中扮演着越来越重要的角色。
     
  • 关于异构超密集网络中图形表示的机器学习技术探究.docx
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    本文档探讨了在异构超密集网络环境下应用机器学习技术进行图形表示的方法与挑战，旨在提升网络性能和效率。 本段落档探讨了在异构超密集网络环境下应用机器学习技术的研究进展，并着重分析了图形表示方法在此类复杂通信环境中的作用与优势。通过对现有技术和理论框架的深入研究，旨在为未来的无线通信系统提供更高效的资源管理和优化方案。文档内容涵盖了从基础概念到实际应用场景的各项细节，以期推动相关领域的进一步创新与发展。
     
  • 基于Transformer和异质图神经网络的新闻推荐系统(1).pdf
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    本文探讨了一种结合Transformer模型与异质图神经网络技术的创新性新闻推荐方法，旨在提高个性化推荐的准确性和效率。 基于Transformer与异质图神经网络的新闻推荐模型是一种创新性的算法，它结合了Transformer架构和异构图神经网络的优点来解决传统新闻推荐系统中存在的问题。 传统的新闻推荐系统假设用户的浏览行为具有强烈的时序相关性，但这种假定在实际应用中往往受到限制。例如，在快速更新的新闻环境中或当用户有较大的阅读自由度时，简单的基于时间序列的方法可能会引入不必要的噪音和误差。为应对这些挑战，新的算法提出了一个结合Transformer模型与异质图神经网络的技术方案。 具体来说，该推荐系统利用Transformer来捕捉用户的短期兴趣模式，并通过分析最近的一系列新闻浏览行为实现这一点；而异构图神经网络则用于理解用户长期的兴趣偏好以及候选新闻的特征。此外，还设计了一套机制能够动态地调整在预测点击率时长短期兴趣所占的比例。 这种推荐模型利用了Transformer的强大序列建模能力及对自注意力机制的应用来捕捉用户的即时行为模式；同时借助异构图神经网络的能力去解析用户与不同类型的新闻之间的复杂关系。这些技术的结合，不仅提升了推荐系统的准确性和个性化程度，还增强了其对于用户兴趣变化的理解和适应性。 实验结果显示，该方法在提高推荐精度和用户体验方面表现优异，并且具有广泛的应用潜力以增强各种形式的新闻推荐服务的功能。总的来说，基于Transformer与异构图神经网络的新型算法提供了一种有效的方法来捕捉并预测用户的短期及长期偏好，在优化个性化新闻推送的同时增强了用户参与度和满意度。