本文介绍了如何使用MatePath2Vec和Attention机制建立用户电影推荐系统。项目基于用户-电影关系图，利用图神经网络学习用户和电影的嵌入表示，结合Attention机制实现个性化推荐。数据集包含用户ID、电影ID和评分信息，通过预处理构建模型，训练并生成推荐结果。该项目展示了MatePath2Vec和Attention在推荐系统中的应用，为后续开发提供了基础框架。
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介绍
在本项目中，我们将使用MatePath2Vec和Attention机制来构建一个用户电影推荐系统。MatePath2Vec是一种基于图神经网络的推荐算法，它可以利用用户-电影关系图来学习用户和电影的嵌入表示。而Attention机制可以帮助系统更好地理解用户对电影的偏好，并提供个性化的推荐结果。
数据集
在这个项目中，我们使用的数据集包含了用户和电影之间的交互数据。数据集中包括用户ID、电影ID以及用户对电影的评分等信息。我们将根据这些数据构建用户-电影关系图，并使用该图来训练MatePath2Vec模型。
项目代码
首先，我们需要导入所需的库：
import numpy 
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