網絡規模推薦系統的圖卷積神經網絡

1. 摘要     最近的推薦系統中最突出的是稱爲圖卷積網絡(GCNs)的深度學習架構，通過使用神經網絡循環地提取總體的特徵信息(如，圖1)，而一個「卷積」操作從一個節點的單跳圖鄰域轉換並聚集特徵信息，並通過疊加多個這樣的卷積操作，信息可以傳播到圖的遠端。另外，與純粹基於內容的深度模型不同的是，GCNs利用了內容信息和圖結構。然而如何將GCN的訓練和推理過程擴展到具有數十億個節點和數百億條邊的圖，

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