一种基于图神经网络的图像推荐方法

本发明公开了一种基于图神经网络的图像推荐方法，涉及推荐系统技术领域，该方法包括以下步骤：构建模型输入、构建图神经网络模型、对比学习模块、联合训练与优化、推荐生成与评估。本发明将知识图谱中的关系嵌入矩阵考虑到图神经网络模型，并将知识图谱的拼接向量作为构建用作为扩展节点嵌入向量输入模型，并结合交互图，经过图神经网络与对比学习，能够深度挖掘用户与图像间的复杂关系，准确捕捉用户偏好，从而显著提升推荐的准确性，扩展用户与图像节点的多维度特征，结合上下文感知技术，该方法能为用户提供高度个性化的推荐服务，满足用户的独特需求，提升用户体验。