【摘 要】
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推荐系统（recommendation system， RS）因信息冗杂繁多而诞生。由于数据形式的多样化、复杂化以及数据信息量稀疏性，传统的推荐系统已经不能很好地解决目前的问题。图神经网络（graph neural network，GNN）能从图中对边和节点数据进行特征提取和表示，对处理图结构数据具有先天优势，因此在推荐系统中蓬勃发展。本文将近年的主要研究成果进行了梳理并加以总结，着重从方法、问题
【机 构】
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江西科技师范大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（71561013，61762044）； 江西省社会科学研究规划项目（20TQ04）； 江西省高校人文社会科学研究项目（JC17221，JD18083，JC18109）； 江西省教育厅科技计划重点项目（GJJ170661）；
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推荐系统（recommendation system， RS）因信息冗杂繁多而诞生。由于数据形式的多样化、复杂化以及数据信息量稀疏性，传统的推荐系统已经不能很好地解决目前的问题。图神经网络（graph neural network，GNN）能从图中对边和节点数据进行特征提取和表示，对处理图结构数据具有先天优势，因此在推荐系统中蓬勃发展。本文将近年的主要研究成果进行了梳理并加以总结，着重从方法、问题两个角度出发，系统性地综述了图神经网络推荐系统。首先，从方法层面阐述了图卷积网络推荐系统、图注意力网络推荐系统、图自动编码器推荐系统、图生成网络推荐系统、图时空网络推荐系统等五大类的图神经网络推荐系统；接着从问题相似性出发，归纳出序列推荐问题、社交推荐问题、跨域推荐问题、多行为推荐问题、捆绑推荐问题以及基于会话推荐问题等六大类问题；最后，在对已有方法分析和总结的基础上，指出了目前图神经网络推荐系统研究面临的难点，提出相应的研究问题以及未来研究的方向。
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