本文提出了一个新的社交推荐模型，使用双重图注意力网络来协同学习两种社交效应的表示，并在上下文中使用基于策略的融合策略来提高推荐精度。

Mar, 2019

通过在异构图中结合社交网络数据的动态属性，本研究提出了一种新的方法来提供社交推荐，旨在捕捉用户的长期和短期偏好并聚合分配的边权重，以实现对时间变化的用户偏好的建模，实验结果证明了该模型的有效性。

Dec, 2023

本文提出了一种基于图注意力网络的模型，该模型动态地探索一个用户的社交图，计算用户表征并结合语言信息进行预测，在三项任务上进行评估并与其他模型进行对比，表明该模型明显优于当今其他方法。

Sep, 2019

本文研究了在影响者检测中，利用动态图神经网络进行预测任务的不同配置，考虑到网络动态性与时间特征属性的影响，证明使用深度多重注意力和编码时间属性可以显著改善性能，在捕获邻域表示方面比使用网络中心度度量更有益。

Nov, 2022

在这篇论文中，我们提出了一种名为 CoupledGNN 的新方法，该方法使用两个耦合的图神经网络来捕捉节点激活状态和影响传播之间的相互作用，从而精确地预测社交平台上的信息传播。我们在 Sina Weibo 数据集上进行的实验证明，与各种现有方法相比，我们的方法显著提高了流行度预测的准确性。

Jun, 2019

本论文提出了一种新的神经网络方法，利用动态图表达用户 - 物品关系的演变，以更好地解决基于链接预测的推荐服务问题，实验证明在用户 - 物品关系随时间变化的场景中，该方法可以获得更好的预测结果，同时揭示了现有方法在面对这种变化时的严重影响。

Nov, 2018

本论文提出了一种新的基于超图注意力网络的会话推荐系统，它通过构建每个会话的超图、使用超图注意力层来生成项目嵌入，并聚合每个会话的动态项目表示，从而推断下一个感兴趣的项目。实验结果表明，与最先进技术相比，所提出的模型能够有效生成信息丰富的动态项目嵌入，并提供更准确的推荐。

Dec, 2021

本文提出了一种图神经网络框架（GraphRec）用于社交推荐，该框架可以共同模拟两个图形和异构强度，并对用户 - 项目图形中的交互和观点进行联合捕获。

Feb, 2019

本研究探讨了在 Steam 平台上用户行为特征与在线游戏推荐系统的关系，认为满足个性化、游戏情境化和社交连接的在线游戏推荐系统具有吸引用户、增加用户停留时间的作用。然而，同时解决这三个特性是非常具有挑战性的。因此，我们提出了新的 SCGRec，并结合了三个视角来改进游戏推荐。

Feb, 2022

本研究提出了一种新的基于层次图神经网络的社会化推荐框架（SR-HGNN），以解决现有社交推荐模型难以完全探索多类型用户 - 物品交互行为及跨关系相互依存关系这两个问题的挑战，并通过三个公共基准测试表明 SR-HGNN 明显优于现有技术的推荐方法。

Oct, 2021