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-ITADN社区

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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。

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 ```

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。

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 ```

卷积神经网络(CNN)在图像训练数据中的应用与研究——基于神经网络与深度学习视角

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本文探讨了卷积神经网络（CNN）在处理和分析图像训练数据方面的最新进展及应用，并从神经网络与深度学习的角度进行了深入的研究。神经网络与深度学习中的卷积神经网络（CNN）用于图像训练数据的处理，并通过实例进行测试。

关于深度神经网络在个性化推荐系统中的应用研究

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本研究探讨了深度神经网络技术在构建高效个性化推荐系统中的应用价值与实践效果，旨在提升用户体验和满意度。深度神经网络因其结构类似于生物神经网络而具备高效精准地抽取深层隐含特征的能力，并能学习多层抽象特征表示。它还能处理跨域、多源及异质的内容信息，因此被用于构建一种基于多用户-项目结合的模型来进行个性化推荐。该模型首先通过深度神经网络对输入的多种来源和类型的异构数据进行学习与抽取特征，接着融合协同过滤中的广泛个性化方法来生成候选集，并通过二次模型进一步优化以产生排序集。最终实现了精准、实时且个性化的信息推荐服务。实验结果显示，此模型能够很好地捕捉并利用用户的隐含特征，有效地应对传统推荐系统中常见的稀疏性和新物品问题，并提供更加准确和即时的个性化体验。

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。

神经网络在通信与网络中的应用研究

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本研究聚焦于探索和分析神经网络技术如何革新通信及网络领域，包括但不限于数据传输优化、网络安全增强及智能路由算法开发。通过理论探讨与实践案例相结合的方式，深入挖掘该领域的未来发展趋势和技术挑战。神经网络是一门模仿人类大脑构造与功能的智能科学。它具备快速反应能力，能够实时处理事务；具有卓越的自组织、自学习能力；在复杂环境下能有效逼近任意非线性系统，并迅速找到满足多种约束条件问题的最佳解决方案；还拥有高度鲁棒性和容错能力等优点，在通信领域得到了广泛应用。神经网络尤其适用于自适应信号处理。例如，利用多层前馈神经网络可以学习和映射非线性信号过程中的输入输出关系，从而实现各种信号与信息的滤波检测。此外，自组织神经网络能够对自回归信号及图像进行分类处理。

无监督学习在图神经网络中的应用

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无监督学习在图神经网络中探索了无需标注数据的学习方法，通过节点表示、聚类及异常检测等技术，挖掘复杂关系模式和结构特征。我们世界上的许多方面都可以通过由相互作用的部分组成的系统来理解，从物理学中的多对象系统到复杂的社会动力学现象。使模型能够了解这种组合结构对于泛化能力的提升以及数据高效学习至关重要。因此，出现了一类称为图神经网络（GNNs）的模型。

图数据集与图神经网络在深度学习中的应用

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本研究探讨了图数据集及其在图神经网络中的应用，深入分析这些技术如何推动深度学习领域的发展和创新。近年来，在深度学习领域对图方向的任务越来越重视，并通过利用图神经网络来挖掘现实生活中各种可以用图形表示的事物（如社交网络、论文引用关系、分子结构）等，以实现更好的数据表示并提高下游任务的性能。在这些研究中，图数据集扮演着至关重要的角色。它们由一些点和线组成，用于表达实体之间的相互联系：其中点代表的是实体本身，而连接各节点的线则代表着相应的关系。例如，在一个图形模型里，“v”可以表示顶点（即单个实体），“e”为边（体现两个或多个实体间的关联）；整张图通常用“u”来标识。在深度学习的应用中，以下是一些常用的图数据集：Cora、Citeseer (简写为 Cite)、Pubmed、DBLP、ACM、AMAP、AMAC、Corafull（完整的 Cora 数据集）、WIKI、BAT 和 EAT。每个点和边都携带着特定的信息或属性，这些信息有助于更深入地理解图结构及其应用价值。以上是深度学习研究中常用的11个图形数据集合的概览。

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