一种基于伪标签动态阈值的长尾图节点商品推荐方法

本发明涉及一种基于伪标签动态阈值的长尾图节点商品推荐方法，属于商品推荐系统领域。本发明方法包括以下步骤：S1、训练图神经网络得到图节点表示；S2，使用多层感知机和激活函数得到分类概率；S3，在无标签的图商品节点上进行推理；S4，根据不同类别设置阈值函数进行伪标签样本筛选；S5，重复步骤S1至S4，直至收敛得到模型f(·,θ0)；S6，在无标签的图商品测试集节点上进行推理并进行排序，将该节点的分类标签预测为排在第1位的类别。本发明不仅增强了模型在不均衡数据集上的泛化能力，还通过精细化的节点分类提供了更为精准和个性化的商品推荐服务。