标签
GNN
Dec 19, 2025
推荐系统
40 分钟推荐系统（七）—— 图神经网络与社交推荐
图神经网络推荐系统全面解析：从消息传递的直觉出发，深入 GCN、GAT、GraphSAGE，再到工业级 PinSage、LightGCN、NGCF、社交推荐与图采样、冷启动处理。配 7 张图与完整 PyTorch 实现。
Aug 14, 2024
PDE × 机器学习
36 分钟偏微分方程与机器学习（八）：反应扩散系统与 GNN
深层 GNN 之所以崩溃，是因为它就是图上的扩散方程；图灵 1952 年的反应扩散理论告诉我们如何修好它——也为整个八章 PDE+ML 系列收尾。
HCGR —— Hyperbolic Contrastive Graph Representation Learning for Session-based Recommendation
HCGR 把会话图嵌入洛伦兹双曲流形，切空间跑 GNN 注意力聚合，再加 InfoNCE 对比损失，长尾深层数据集增益最大。
SR-GNN —— Session-based Recommendation with Graph Neural Networks
SR-GNN 把一段点击会话拆成有向加权图，再用门控 GNN 做下一跳预测。本文系统讲清会话图构建、GGNN 更新、局部+全局池化、训练细节、基准对比，以及决定要不要在生产里用它的几类失败模式。
Graph Contextualized Self-Attention Network for Session-based Recommendation
GC-SAN（IJCAI 2019）会话推荐：SR-GNN 抓局部转移加自注意力抓长距离意图，再用一个标量权重融合最后一击与全局意图。
Integrating Large Language Models with Graphical Session-Based Recommendation
LLMGR 用混合编码层把 64 维 ID 映射到 4096 维 LLM 空间，两阶段 prompt tuning，冷启动 HR@20 提升 8.68%。
Graph Neural Networks for Learning Equivariant Representations of Neural Networks
把神经网络本身画成一张图（神经元做节点、权重做边），再让 GNN 来读它，就能得到一个对隐藏单元置换天然等变的表示。换对了对称性，预测泛化、检索相似模型、跨架构合并权重这类任务才真正变得可学。