通过社交网络关系的图卷积协同过滤实现的产品推荐方法

本发明提出了一种通过社交网络关系的图卷积协同过滤实现的产品推荐方法，包括：S1，随机初始化节点的嵌入矩阵并查询分别得到用户u和物品i的初始化嵌入；S2，在获得节点的初始化嵌入之后，用语义聚合层来聚合并更新节点嵌入；首先在语义聚合层引入一阶语义聚合而后将一阶语义聚合扩展到各层，实现高阶语义聚合；S3，在分别得到社交嵌入传播层的语义聚合嵌入向量和交互嵌入传播层的语义聚合嵌入向量之后，先将社交嵌入传播层和交互嵌入传播层的用户嵌入向量进行融合；而后将各嵌入传播层得到的各阶嵌入进行加权求和融合得到最终的用户嵌入和物品嵌入；S4，根据物品的嵌入为用户推荐产品。本发明能提取用户的社交信息，可扩展性高，挖掘到的语义信息丰富，推荐效果好。