一种面向推荐系统的基于层级邻居增强的图对比学习方法

本发明属于推荐系统领域，特别涉及到一种面向推荐系统的基于层级邻居增强的图对比学习方法。包括：根据用户物品交互记录构建用户‑物品交互图、用户‑用户关系图和物品‑物品关系图；结合图神经网络并以层级融合的方式进行节点特征更新，获取节点的局部和全局结构邻居表征；以自底向上的方式执行层级聚类算法，用生成的层级原型(质心)特征来建模节点的层级语义邻居表征；根据所述两类邻居表征分别构建节点的层级结构邻居和层级语义邻居对比学习目标，通过反向传播来优化用户和物品表征；根据所述优化后的用户和物品表征，进行下游推荐结果生成。本方法提高了推荐系统的精准度，还增强了模型在稀疏数据环境下的泛化能力。