网络规模推荐系统的图卷积神经网络

1. 摘要     最近的推荐系统中最突出的是称为图卷积网络(GCNs)的深度学习架构，通过使用神经网络循环地提取总体的特征信息(如，图1)，而一个“卷积”操作从一个节点的单跳图邻域转换并聚集特征信息，并通过叠加多个这样的卷积操作，信息可以传播到图的远端。另外，与纯粹基于内容的深度模型不同的是，GCNs利用了内容信息和图结构。然而如何将GCN的训练和推理过程扩展到具有数十亿个节点和数百亿条边的图，

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