多视角用户意图解缠的图神经网络捆绑推荐方法

摘要

本发明公开了一种多视角用户意图解缠的图神经网络捆绑推荐方法，该方法包括以下步骤：1)用户意图在不同物品组合和同一物品组合中的分布，从而构造了全局图和局部图；分别对用户购买物品的意图，以及物品组合中包含的用户意图解缠，得到用户和物品组合在不同意图下的分块表示；2)对用户和物品组合在不同意图下的分块表示进行跨视角传播得到用户和物品组合在两种视角下的表示；3)通过意图对比，对比用户意图在不同视角下的信息，优化用户和物品组合的表示；4)通过拼接用户或者物品组合在不同视角下的表示来得到二者的最终表示，然后用点乘来预测用户对物品组合的偏好，实现用户对物品组合偏好的预测。本发明方法能提高捆绑推荐的准确性。