一种基于图对比学习的个性化推荐方法

本发明适属于图对比学习技术领域，具体是一种基于图对比学习的个性化推荐方法，包括如下步骤：依据用户与物品之间的交互数据构建一个交互图，图中的节点表示用户和物品，边表示它们之间的交互关系；利用图神经网络处理交互图，通过迭代更新的方式对每个节点进行特征学习；引入对比学习技术，通过定义正样本对与负样本对并使用对比损失函数，来优化学习到的节点特征表示；基于优化后的节点特征表示，计算用户节点与物品节点之间的相似度，根据相似度得分为每个用户生成个性化的推荐列表。本发明能够应用于电子商务、在线媒体等多种场景，具有良好的广泛适用性。