NeuGraph Programming Abstraction GCN: 初始情况下,每个vertex都有一个feature vector 每一个顶点都收集他邻居的特征向量,然后根据边上的权重进行加和。 然后一个全连接的NN来计算新一层的特征向量 比如在推荐系统中,如果用户对某一个item进行评分,就可以在用户顶点和item顶点之间连边,评分即作为边值。然后GCN可以从graph以及用户和item的特征中学习用户和item的embeddings。最后通过这些embedding来预测缺失的user-item评分 G…