基于图卷积神经网络的混合推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的混合推荐方法，包括以下步骤：收集用户对物品的行为数据以及物品的属性信息；将收集的数据建模为异构信息图，并利用图卷积神经网络学习每个节点的特征向量表示；基于用户和物品特征向量的混合推荐。本发明主要是利用多种数据，包括用户对物品的行为数据和物品属性信息，获得用户和物品的特征向量表示并实施基于特征向量的混合推荐，缓解数据稀疏问题和繁重的特征工程问题的影响，进而改进推荐效果，提升用户满意度。