基于有向图卷积网络的论文推荐方法

基于有向图卷积网络的论文推荐方法，包括：构建文献节点特征矩阵；构建文献邻接矩阵并构建文献稀疏邻接矩阵进行存储；构建DAGCN网络生成包含方向性信息的文献节点并对文献节点进行类别划分；对新文献进行类别划分；构建DAGraphSAGE模型用于新文献的链路预测；生成新文献节点与每个现有文献节点的类别预测概率；引文关系更新；通过类别预测概率评估新文献节点与现有文献节点的相似度，类别预测概率≥分界阈值，表示该类别预测概率对应的现有文献节点与新文献节点学术内容相关，学术文献数据库向用户推荐该现有文献。本发明基于文献节点间的相似度和引用网络中的动态变化，准确推荐与用户研究相关的文献，确保推荐文献具有较高的学术相关性、影响力和时效性。