一种存在减分机制基于图神经网络的推荐方法及系统

摘要

本发明涉及一种存在减分机制基于图神经网络的推荐方法及系统，该方法包括：获取用户数据集和用户特征，并对用户节点进行评分初始化；对用户进行正面评分及负面评分，等到加分向量及减分向量，同时根据减分向量评估该用户的安全性；向某个用户推荐好友时，将加分向量的各分量通过权重进行加和，并减去减分向量中各分量通过权重的加和；每隔一段时间，对用户的加分向量及减分向量进行更新，重新检测用户的安全性。本发明能够有效克服图数据中有标签节点数少的问题，从而能够更加快速、精准的检测出推荐系统中的异常账户。