推荐系统可以帮助人们从海量数据中得到真正需要的信息。本文提出了一种基于图神经网络和长短期记忆网络的推荐融合模型GNN-L。首先使用长短期记忆网络和注意力网络联合捕获物品的潜在特征，然后利用图神经网络从用户物品图和用户社交图获得用户的潜在特征，最后将两种潜在特征通过多层感知器得出评分预测的结果。对真实数据集进行验证，结果表明，GNN-L的均方根误差和平均绝对误差都低于本文对比的其他算法模型，该模型能更好地进行精准推荐。
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