基于图神经网络的序列推荐研究概况及发展趋势

以下是基于图神经网络的序列推荐研究概况及发展趋势的一些重要研究成果，按时间顺序排列，并给出作者及参考文献：

'Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems'，作者为Rex Ying等人，于2018年发表在The 11th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM'18)会议上。该研究提出了一种基于图卷积神经网络的Web推荐系统，用于处理用户与物品之间的复杂关系。它采用图卷积神经网络来捕捉图结构中的特征，从而提高推荐准确度。
'Session-based Recommendation with Graph Neural Networks'，作者为Wang-Cheng Kang等人，于2019年发表在The 12th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM'19)会议上。该研究提出了一种基于图神经网络的会话推荐方法，用于处理用户的历史行为序列。它将用户的行为序列建模为一个有向图，并使用图神经网络来学习用户的兴趣演化过程。
'Graph Neural Networks for Social Recommendation'，作者为Wenqi Fan等人，于2019年发表在The 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'19)会议上。该研究提出了一种基于图神经网络的社交推荐方法，用于处理用户与用户之间的社交关系。它利用图神经网络来学习用户的社交影响，并将其应用于推荐系统中。
'GraphRec: Graph Neural Networks for Social Recommendation'，作者为Ruining He等人，于2020年发表在The 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR'20)会议上。该研究进一步发展了社交推荐方法，提出了一种名为GraphRec的图神经网络模型。它利用图神经网络来学习用户之间的社交关系和物品之间的关联关系，从而提高推荐准确度。
'Graph Neural Networks for Sequential Recommendation'，作者为Chen Ma等人，于2020年发表在The 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR'20)会议上。该研究探索了基于图神经网络的序列推荐方法。它将用户的行为序列建模为一个有向图，并使用图神经网络来学习用户的兴趣演化过程。与传统的序列推荐方法相比，该方法能够更好地捕捉用户的兴趣变化。

以上是基于图神经网络的序列推荐的一些重要研究成果及发展趋势的简要概况。随着图神经网络的不断发展和应用，基于图神经网络的序列推荐方法有望在推荐系统领域取得更好的效果，并在实际应用中得到更广泛的应用。