一种面向用户多样化兴趣的微地图方法

本发明公开了一种面向用户多样化兴趣的微地图推荐方法，旨在细粒度地捕获用户使用微地图推荐系统时的多样化兴趣，提高微地图推荐结果的准确率。方法主要包括：使用图神经网络对用户与微地图的交互过程进行建模，利用图的高阶连通性发掘图中节点与其高跳邻居节点间的协同信号；在图卷积过程中引入用户意图解耦方法，通过在多个用户意图感知子图上执行邻域路由机制解耦用户表征，从而捕获用户与微地图交互过程中细粒度的用户意图；将各图卷积层输出的节点向量相加作为节点最终的嵌入向量表示，对向量进行内积计算后生成推荐结果。该方法不但能够提升用户与微地图交互数据稀疏场景下的推荐效果，还能有效捕捉用户多样化兴趣，为推荐结果提供良好的可解释性。