Redes Neuronales sobre Grafos (GNN): una prueba de concepto para sistemas recomendadores

Abstract

En los últimos años, los avances en Inteligencia Artificial (IA) han revolucionado diversos campos, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la visión por computadora. En este contexto, los grafos han surgido como una herramienta fundamental para representar y modelar las complejas relaciones entre entidades. Los grafos son estructuras compuestas por nodos interconectados mediante aristas, y su aplicación en la inteligencia artificial ha demostrado un potencial extraordinario para abordar problemas complejos y mejorar los resultados obtenidos. En lugar de tratar los datos de manera aislada, los grafos permiten capturar la interacción y la dependencia entre las entidades, lo que brinda una visión más completa y enriquecida de los sistemas que se están modelando. El objetivo principal de este trabajo de investigación es explorar el uso de los grafos en la inteligencia artificial, enfatizando su importancia y destacando su capacidad para mejorar diversos aspectos de los sistemas de IA. Nos centraremos específicamente en cómo los grafos pueden potenciar la precisión y la eficacia de los algoritmos de aprendizaje automático y los sistemas recomendadores. Además, estudiaremos las redes neuronales basadas en grafos ( Graph Neural Networks , GNN), que son modelos de aprendizaje automático que operan directamente sobre estructuras de grafos y han demostrado su eficacia en una amplia gama de problemas de IA en diferentes dominios. Para ilustrar de manera concreta la aplicación de los grafos en la IA, presentaremos una prueba de concepto de un modelo de Red Neuronal de Grafos (GNN) para desarrollar un sistema recomendador basado en datos de Amazon. Este ejemplo concreto nos permitirá mostrar cómo el enfoque basado en grafos puede capturar las relaciones complejas entre los usuarios, los productos y otros factores relevantes, y así generar recomendaciones personalizadas y más precisas. Además, exploramos diversas técnicas y enfoques utilizados en la aplicación de grafos en la IA, desde la representación de datos en forma de grafos hasta los algoritmos de aprendizaje que aprovechan esta estructura. También analizaremos los beneficios y desafíos asociados con el uso de grafos, así como las áreas de investigación y las tendencias futuras en este campo en constante evolución.

In recent years, advances in Artificial Intelligence (AI) have revolutionized various fields, from natural language processing to computer vision. In this context, graphs have emerged as a fundamental tool for representing and modeling complex relationships between entities. Graphs are structures composed of interconnected nodes and edges, and their application in artificial intelligence has shown extraordinary potential for addressing complex problems and improving results. Instead of treating data in isolation, graphs allow us to capture the interaction and dependency among entities, providing a more comprehensive and enriched view of the systems being modeled. The main objective of this research work is to explore the use of graphs in artificial intelligence, emphasizing their importance and highlighting their ability to enhance various aspects of AI systems. We will specifically focus on how graphs can boost the accuracy and effectiveness of machine learning algorithms and recommender systems. To concretely illustrate the application of graphs in AI, we will present a proof of concept of a Graph Neural Network (GNN) model to develop a recommender system based on Amazon data. This specific example will showcase how the graph-based approach can capture the complex relationships between users, products, and other relevant factors, thereby generating personalized and more accurate recommendations. Furthermore, we will explore various techniques and approaches used in the application of graphs in AI, from representing data in graph form to learning algorithms that leverage this structure. We will also analyze the benefits and challenges associated with using graphs, as well as the areas of research and future trends in this rapidly evolving field.