一种基于图神经网络的动态社会化推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的动态社会化推荐方法，涉及社会化推荐系统技术领域。尽管现有的推荐方法取得了很大进展，但仍存用户历史行为不够丰富，无法反映所有潜在兴趣；忽略提取的多个项目之间的潜在相关性，导致信息丢失的问题。该方法首先基于用户历史交互产生的历史行为数据及时间戳，生成动态用户项目图；其次对动态用户项目图与用户社会关系分别聚合生成用户模型；然后考虑项目节点之间的潜在相似度关系，并引入用户项目图中的交互和意见生成项目模型；以及通过集成用户和项目模型组件，调整模型参数并进行偏好预测。本发明方法使项目更符合用户偏好以此达到个性化推荐效果，可以提高推荐的准确性。