GNN对拓扑结构的利用，对于推荐系统的收益够不够大？

对于行为信息比较丰富的推荐系统来说，比如说抖音、小红书，其大量的用户行为之间的协同关系就可以充分表征内容的相似性了，#card

• 它不再那么需要知识本体和属性间的连接来补充这种相似性。

• 更何况，现在主流的推荐系统也已经通过直接添加特征的方式学习过知识图谱包含的知识了，由GNN提供的增量就更加微不足道了。

另一方面，对于一些纯知识性的推荐系统，比如说豆瓣、IMDB、知网等，#card

• 这些网站中知识的链接是非常重要的，知识间二度、三度的关联也是有价值的。

• 而且它缺乏足够多的用户互动信息来覆盖表达物品之间的相似性，那么GNN就是有价值的。