基于加权异质信息网络表示学习的电影推荐方法和系统

本发明公开了一种基于加权异质信息网络表示学习的电影推荐方法和系统，涉及数据挖掘领域，用以更好地进行电影推荐。本发明包括：(1)使用GraphSAGE学习异构信息网络中的节点基类嵌入；(2)为每一个节点学习其在不同边类型中的边嵌入，并将学习到的所有边嵌入进行聚合，作为该节点的最终边嵌入；(3)融合编码向量、基类嵌入和最终边嵌入，得到节点在不同类型子网络的节点向量表示；(4)根据节点向量表示预测用户对电影的评分，应用线性回归算法为用户对电影的评分分配权重，加权得到最终的评分；(5)将最终评分最高的至少一部电影作为推荐目标。本发明充分利用了异质信息网络节点额外的属性向量，提高了推荐准确率。