推荐系统是当今互联网上最重要的信息服务之一。
近年来，图神经网络已成为推荐系统的新技术。
在这个调研中，我们对基于图神经网络的推荐系统的文献进行了全面的回顾。
我们首先引见了推荐系统和图神经网络的背景和发展历史。
对于推荐系统，一般来说，现有工作的分类分为四个方面:阶段、场景、目标和应用。
对于图神经网络，现有的方法包括谱模型和空间模型两大类。

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EdgeRec边缘计算在推荐系统的使用

基于安卓的LBS开发使用-基于安卓的LBS推荐系统研究

推荐系统当中的物质扩散算法，使用python言语编写，有效快捷

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。