可解释性推荐，就是不仅要预测推荐的商品，还要给出推荐的理由。
推荐中有一个概念叫元路径。在电影推荐的场景里，如下图所示。我们用 U 表示用户，用 M 表示电影，那么 UUM 是一条元路径。它表示一位用户关注了另一位用户，那么我们可以将用户看过的电影，推荐给关注他的人。
当然，还有比如 UMUM 表示与你看过相同电影的人还在看什么电影这条路径；UMTM 表示与你看过同一类型电影的路径…元路径有很多，不同元路径对于不同的业务语义。在这个场景中，图神经网络模型有两个任务，一个是推荐影片给用户，二是给出哪条元路径的权重更高。而这正式 GNN 可解释性的体现。
https://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1581844478&ver=2162&signature=YmUNYpKrma3jkp6ogChlyXmXfIcFmpMj1Um46pzGkCPyxcesTRHKkBLUE3U9usDMAs1jRm6GN77K*ZRZUELTNRoJFj2xzrogykKBhmEX-6Bro3XKSfIw7IujH0RWb8&new=1
最后
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