基于霍克斯过程与GNN的医疗服务推荐模型构建方法、设备及应用

本发明公开了了一种基于霍克斯过程与GNN的医疗服务推荐模型构建方法、设备及应用。本发明通过图神经网络（Graph Neural Network，GNN）中的多层嵌入传播层来学习用户和医疗服务嵌入表征，并利用霍克斯过程来建模用户历史行动轨迹，能够有效地提高模型的推荐质量。本发明能够综合考虑用户的历史行为、时间因素以及地理位置的相互影响，为用户推荐精准、个性化的医疗服务。在位置服务相关的推荐系统中具有广泛的应用前景，其特别适用于个性化医疗服务推荐领域。具体而言，在医疗服务领域，本发明所建立的MHP‑g模型可以根据用户过去的医疗服务就诊记录和习惯，结合时空点过程分析用户的需求与时空行为模式，进而推荐适合用户需求的医疗服务。