该书为Matheus Facure所著《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》，姑且翻译为《使用Python进行因果推断：科技产业应用》 详情请查看系列读书笔记《使用Python进行因果推断：科技产业应用》啃书(http://t.csdnimg.cn/o0dpV)

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

一种用于社交互动的协同过滤推荐算法

《易学C++》是一本面向初学者的C++编程教程，旨在帮助读者轻松入门C++编程语言。这本书的特点在于其结合了理论与实践，通过丰富的实例和习题，让学习过程更加生动有趣。源代码的提供使得读者可以直接运行和调试程序，加深对编程概念的理解。同时，附带的习题解答对于自学者来说是一大福音，能够帮助他们在遇到困难时迅速找到解决方法，巩固所学知识。 C++是一种强大的、通用的、面向对象的编程语言，由Bjarne Stroustrup于1979年在贝尔实验室创建。它继承了C语言的特性，并引入了类、模板、异常处理等面向对象编程的概念，使得程序员可以编写更高效、更灵活的代码。C++不仅适用于系统软件、应用软件，还在游戏开发、图形用户界面、科学计算等领域有着广泛应用。 《易学C++》的源代码部分涵盖了基础语法、控制结构（如if语句、switch语句、循环）、函数、数组、指针、类和对象、继承、多态等核心概念。每章节的源代码都与书中的讲解紧密关联，读者可以通过实际操作来理解这些概念，从而更好地掌握C++的基础知识。 习题部分则是检验学习效果和提升编程能力的关键。书中提供的习题涵盖了各种难度级别，从简单的语法练习到设计简单的类和对象，再到实现更复杂的算法。通过解题，读者可以不断挑战自己，逐步提高编程思维和问题解决能力。习题解答则为初学者提供了及时的帮助，避免他们在学习过程中因困惑而停滞不前。 此外，C++的学习还需要理解编译器的使用。例如，使用G++或GCC编译器将源代码编译成可执行文件，学习如何通过命令行输入参数，以及如何调试程序等。这些都是《易学C++》可能会涉及的重要实践技能。 《易学C++》是一本全面且实用的C++入门教程，它通过实例和习题的方式，帮助读者快速掌握C++的基础知识和编程技巧。结合源代码和习题解答，无论是自学还是课堂教学，都能为学习者提供一个良好的学习环境和资源支持。在学习过程中，不断实践和解决问题是关键，这将有助于培养出扎实的编程基础，为未来深入学习更高级的C++特性或转向其他编程语言打下坚实基础。

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【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950

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协同过滤算法（Collaborative Filtering）是一种经典的推荐算法，其基本原理是“协同大家的反馈、评价和意见，一起对海量的信息进行过滤，从中筛选出用户可能感兴趣的信息”。它主要依赖于用户和物品之间的行为关系进行推荐。 协同过滤算法主要分为两类： 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品。 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品。 协同过滤算法的优点包括： 无需事先对商品或用户进行分类或标注，适用于各种类型的数据。 算法简单易懂，容易实现和部署。 推荐结果准确性较高，能够为用户提供个性化的推荐服务。 然而，协同过滤算法也存在一些缺点： 对数据量和数据质量要求较高，需要大量的历史数据和较高的数据质量。 容易受到“冷启动”问题的影响，即对新用户或新商品的推荐效果较差。 存在“同质化”问题，即推荐结果容易出现重复或相似的情况。 协同过滤算法在多个场景中有广泛的应用，如电商推荐系统、社交网络推荐和视频推荐系统等。在这些场景中，协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据，推荐与用户兴趣相似的商品、用户或内容，从而提高用户的购买转化率、活跃度和社交体验。 未来，协同过滤算法的发展方向可能是结合其他推荐算法形成混合推荐系统，以充分发挥各算法的优势。