<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Social Recommendation on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/social-recommendation/</link><description>Recent content in Social Recommendation on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 19 Dec 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/social-recommendation/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>推荐系统（七）—— 图神经网络与社交推荐</title><link>https://www.chenk.top/zh/recommendation-systems/07-%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%8E%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E6%8E%A8%E8%8D%90/</link><pubDate>Fri, 19 Dec 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/recommendation-systems/07-%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%8E%E7%A4%BE%E4%BA%A4%E6%8E%A8%E8%8D%90/</guid><description>&lt;p>当 Netflix 决定下一步推荐什么内容时，它并不会孤立地看待你的观看历史。在幕后，其实存在一张复杂的关系网络：电影之间共享演员、用户之间口味重叠、评分信息在整个目录中层层传递。“图”这个视角并非比喻——每一个交互矩阵本质上就是一张图，而将其当作图来处理，能够解锁那些扁平化的用户/物品嵌入所无法表达的丰富信息。&lt;/p></description></item></channel></rss>