NodeRecFlow

NodeRecFlow是一种基于深度学习的推荐系统模型，它利用图神经网络（GNN）来捕捉用户和物品之间的复杂关系。该模型通过在图结构中迭代地更新节点特征，实现了对用户和物品的潜在表示的学习。与传统的协同过滤方法相比，NodeRecFlow能够更好地处理稀疏数据和冷启动问题，并提供更准确和个性化的推荐结果。此外，NodeRecFlow还具有可扩展性和灵活性，可以应用于各种类型的推荐任务，如电影推荐、商品推荐等。总的来说，NodeRecFlow是一种强大的推荐系统模型，能够提供高质量的个性化推荐服务。