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摘要
本发明属于推荐系统技术领域,涉及一种基于异构图神经网络的推荐方法,包括：收集带有用户间社交关系、用户-商品交互历史数据及商品类别信息的数据集,并过滤无效数据以及进行负采样；随机选取用户集合及相关商品集合,并进行多阶图采样与建图；结点特征提取：将构建的图输入到异构图神经网络中进行处理,得到结点的融合结点嵌入向量；对于不需要经过重校准步骤的商品结点而言,商品结点的融合结点嵌入向量即为商品融合嵌入向量；重校准：对用户融合结点嵌入向量进行重校准,得到用户最终表示嵌入向量；使用用户最终表示嵌入向量和商品融合嵌入向量进行偏好预测,并得到推荐顺序。本发明解决了数据稀疏和数据缺失的问题,具有推荐精准等优点。
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