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基于图神经网络的知识感知推荐方法研究的任务书
一、任务背景和意义
在日常生活中，推荐系统陪伴我们找到合适的商品、歌曲、文章、视频等。良好的推荐系统可以提高用户转化率和满意度，为平台带来更高的利润和声誉。然而，传统的基于协同过滤、内容过滤等方法面临数据稀疏性、冷启动、个性化等挑战。
近年来，引入图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）来建模推荐系统已成为研究的热点。GNN是一种新型的深度学习方法，可以处理非欧几里得空间上的深度学习任务，如社交网络、知识图谱等。将GNN应用于推荐系统中，可以借助知识图谱等源，进行信息融合和表达，进一步加强推荐算法的表现力和泛化能力。
为了深入研究和掌握图神经网络的推荐方法，本文拟开展“基于图神经网络的知识感知推荐方法研究”任务。
二、研究内容
1.熟悉基础算法和知识
（1）推荐系统的基本概念、度量指标、评估方法
（2）图神经网络的基本概念、模型结构、常用算法（如GraphSAGE、GCN、GAT等）
（3）知识图谱的构建方法，常用知识图谱数据集（如YAGO、Freebase等）
2.推荐系统中的图神经网络应用
（1）基于图的协同过滤算法
（2）基于图的深度学习模型（如GAT-CF、KGAT等）
（3）基于知识图谱的推荐算法
3.实验设计和分析
（1）选取适合的数据集和任务，构建评估指标，进行实验设计
（2）对比实验分析，验证图神经网络在推荐系统中的优越性和适用性
4.论文撰写和展示
（1）根据实验结果撰写一篇学术论文，并提交相关会议或期刊
（2）整理实验中所涉及到的代码、数据等资源，开源到GitHub上
（3）准备一份PPT或海报，展示论文的主要内容和价值
三、任务计划
研究时间：3个月
第一阶段（1个月）：
1.熟悉推荐系统和图神经网络的基础知识
2.了解知识图谱的构建方法和常用数据集
3.调研有关基于图神经网络的推荐算法研究进展
第二阶段（1个月）：
1.构建实验数据集，进行预处理和划分
2.实现基本的图神经网络推荐模型，并对模型架构进行优化
第三阶段（1个月）：
1.对各模型进行对比实验和结果分析
2.撰写论文，准备PPT或海报
四、参考文献
[1]YingR,HeR,ChenK,etal.Graphconvolutionalneuralnetworksforweb-scalerecommendersystems[C]//Proceedingsofthe24thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscovery&DataMining.ACM,2018:974-983.
[2]WangX,WangX,GuoL,etal.Knowledgegraphembeddingforrecommendingcandidatesininformationsystems[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2018,29(6):1336-1349.
[3]SunY,ZhangX,LiuL,etal.RippleNet:PropagatingUserPreferencesontheKnowledgeGraphforRecommenderSystems[C]//Proceedingsofthe27thACMInternationalConferenceonInformationandKnowledgeManagement.ACM,2018:417-426.
[4]WuY,ZhangX,XieR,etal.CollaborativeKnowledgeBaseEmbeddingforRecommenderSystems[J].arXivpreprintarXiv:1809.02639,2018.