图驱动推荐系统：从协同过滤到图嵌入的实战路径
系统覆盖基于图数据库的推荐系统：协同过滤 vs 图推荐对比、用户-物品二部图建模、基于相似度的推荐（Jaccard/余弦/共同邻居）、基于路径的推荐（元路径/多跳传播）、Neo4j 实时推荐查询、图嵌入推荐（node2vec/GraphSAGE）、混合推荐架构与冷启动治理。
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图嵌入
共 2 篇文章。
图嵌入与图神经网络：从 node2vec 到 GCN 的完整图谱
系统覆盖图嵌入与图神经网络（GNN）：图嵌入的动机与三类方法（随机游走/node2vec、矩阵分解、GraphSAGE）、图神经网络核心（消息传递、聚合函数、GCN/GAT）、节点分类/链路预测/图分类任务、训练与评估（划分/度量）、PyTorch Geometric 实战、以及与图数据库的联合应用。