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摘要
本发明公开了一种基于图神经网络结合好奇心的个性化推荐方法、系统、计算机设备及存储介质,所述方法包括：获取用户与物品交互的数据集,利用隐语义模块,得到用户和物品的交互信息以及用户与物品的特征向量,将得到的数据分别输入图卷积模块和好奇心模块,分别得到物品针对特定用户的预测相关性得分以及预测好奇心得分；根据预测相关性得分以及预测好奇心得分,得到用户的个性化物品推荐列表；利用数据集对好奇心模型中的隐语义模块和图卷积模块进行训练,将用户和物品序号输入训练好的好奇心模型,得到用户的个性化物品推荐列表。本发明通过将好奇心与推荐系统深度融合,保证一定程度推荐准确性的前提下,有效提升了推荐结果的多样性。
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