一种基于多时间步异构图的多行为序列推荐方法

本发明提供一种基于多时间步异构图的多行为序列推荐方法，包括：构建多时间步异构模块，采用多时间步异构图将时间信息、用户信息、多行为信息和物品信息建模，对单个用户兴趣进行挖掘；构建知识图谱信息增强模块，利用知识图谱中的合理性和语义信息来改善用户和物品的表示；构建多行为学习模块，综合多种行为信息的用户和物品表示；结合从不同视角获得的用户和项目，通过多时间步异构图信息、多行为信息和知识图谱信息生成嵌入向量。本发明技术方案能够更准确地捕捉用户、物品和多种行为之间的复杂关系，克服传统方法中因信息孤立导致的推荐准确度不足问题，确保系统能够更全面地把握用户的兴趣和行为模式，从而提高推荐的准确性和个性化水平。