RGCN的torch简单案例
RGCN 是指 Relational Graph Convolutional Network，是一种基于图卷积神经网络（GCN）的模型。与传统的 GCN 不同的是，RGCN 可以处理具有多种关系（边）类型的图数据，从而更好地模拟现实世界中的实体和它们之间的复杂关系。
RGCN 可以用于多种任务，例如知识图谱推理、社交网络分析、药物发现等。以下是一个以知识图谱推理为例的应用场景：
假设我们有一个知识图谱，其中包含一些实体（如人、物、地点）以及它们之间的关系（如出生于、居住在、工作于）。图谱可以表示为一个二元组 (E, R)，其中 E 表示实体的集合，R 表示关系的集合，每个关系 r ∈ R
基于知识图谱的个性化学习资源推荐系统的设计与实现(论文+源码)_kaic
最近几年来，伴随着教育信息化、个性化教育和K12之类的新观念提出,一如既往的教育方法向信息化智能化的转变，学生群体都对这种不受时间和地点约束的学习方式有浓厚的兴趣。而现在市面上存在的推荐系统给学生推荐资料时不符合学生个人对知识获取的需求情况，以至于推荐效果差强人意。与此同时，这种信息数字化的新学习方法在给学生群体带来方便的同时，也带来了很多其他的问题，例如信息冗杂、形式让人眼花缭乱的问题，导致系统检索变得难以运行。
解决问题的关键是个性化学习推荐系统，它适合于各式各样的用户产生的各式各样的需求。