加强学习用户和物品embedding的图神经网络社交推荐方法

摘要

本发明提供一种加强学习用户和物品embedding的图神经网络社交推荐方法。该方法包括：步骤1：将用户社交数据存储为图结构得到社交图，将用户对物品的评分数据存储为图结构得到用户‑物品图，并根据用户‑物品图构建得到物品‑物品图，将社交图、用户‑物品图和物品‑物品图组合在一起得到社交推荐图；步骤2：将所述社交推荐图分为训练集和测试集；步骤3：构建图神经网络，采用训练集对所述图神经网络进行训练得到社交推荐模型；步骤4：采用社交推荐模型对测试集的用户节点‑物品节点对进行预测，得到该用户节点对该物品节点的评分预测结果。本发明可以提高社交推荐对于评分预测的准确率。