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GNN-Recommendation

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

目录结构

GNN-Recommendation/
    gnnrec/             算法模块顶级包
        hge/            异构图表示学习模块
        kgrec/          基于图神经网络的推荐算法模块
    data/               数据集目录(已添加.gitignore)
    model/              模型保存目录(已添加.gitignore)
    img/                图片目录
    academic_graph/     Django项目模块
    rank/               Django应用
    manage.py           Django管理脚本

安装依赖

Python 3.7

CUDA 11.0

pip install -r requirements_cuda.txt

CPU

pip install -r requirements.txt

异构图表示学习

基于对比学习的关系感知异构图神经网络(Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with Contrastive Learning, RHCO)

RHCO模型结构

实验

readme

基于图神经网络的推荐算法

基于图神经网络的学术推荐算法(Graph Neural Network based Academic Recommendation Algorithm, GARec)

GARec算法整体框架

实验

readme

Django配置

MySQL数据库配置

  1. 创建数据库及用户
CREATE DATABASE academic_graph CHARACTER SET utf8mb4;
CREATE USER 'academic_graph'@'%' IDENTIFIED BY 'password';
GRANT ALL ON academic_graph.* TO 'academic_graph'@'%';
  1. 在根目录下创建文件.mylogin.cnf
[client]
host = x.x.x.x
port = 3306
user = username
password = password
database = database
default-character-set = utf8mb4
  1. 创建数据库表
python manage.py makemigrations --settings=academic_graph.settings.prod rank
python manage.py migrate --settings=academic_graph.settings.prod
  1. 导入oag-cs数据集
python manage.py loadoagcs --settings=academic_graph.settings.prod

注:由于导入一次时间很长(约9小时),为了避免中途发生错误,可以先用data/oag/test中的测试数据调试一下

拷贝静态文件

python manage.py collectstatic --settings=academic_graph.settings.prod

启动Web服务器

export SECRET_KEY=xxx
python manage.py runserver --settings=academic_graph.settings.prod 0.0.0.0:8000

系统截图

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