一种基于超图神经网络的销售商品推荐方法及系统

本发明公开了一种基于超图神经网络的销售商品推荐方法及系统，涉及商品推荐领域，包括：获取各零售商和销售商品的历史数据；对历史数据进行预处理，得到不同时间段的样本数据；基于样本数据，以零售商为节点，商品为超边构建超图模型；使用超图神经网络对超图模型进行卷积迭代学习，得到零售商与商品的优化模型；选取优化模型中聚集的中心节点，计算零售商特征与多个中心节点的特征的相似度，选取相似度最大的中心节点，并根据相似度最大的中心节点相连的超边所代表的商品选择商品进行推荐。本发明通过收集不同零售商的自身特征及不同商品的实际销售情况，利用超图神经网络进行分析，为零售商推荐更适合的商品销售，从而提高零售商经济效益。