结合社交和兴趣信息的异源图卷积网络的社交推荐方法

摘要

本发明公开了一种结合社交和兴趣信息的异源图卷积网络的社交推荐方法，包括：1.构造用户社交关系矩阵S，用户物品评分矩阵R；2.利用用户社交关系矩阵S和用户物品评分矩阵R，构造异源图G；3.构造用户和物品的嵌入表示矩阵；4.构造两个均为K个传播层的图卷积层，将所述的异源图G输入其中，并通过构造注意力机制，将两个图卷积网络传播过程联系起来；5.计算用户对物品的物品偏好值，从而对用户进行推荐。本发明能有效地结合社交信息和兴趣信息，将两者同时整合到一个模型，捕捉用户与用户之间和用户与物品之间的高阶关联信息，并采用分层的注意力机制训练，最大化利用用户数据，实现对用户进行更精准的商品推荐。