一种基于图神经网络的电商推荐系统

本发明公开了一种基于图神经网络的电子商务推荐系统，包括：嵌入处理模块，通过分析节点的入度，自适应地为每个节点分配唯一的扩散系数，以区分不同节点的重要性；节点簇对比学习模块，构建节点的语义邻居，来缓解数据稀疏问题对推荐性能的影响；推荐系统模块，包括简化消息传递的图卷积神经网络和约束损失函数。本发明解决了传统电子商务模型在数据量庞大且稀疏的情况下，无法捕捉丰富且重要的用户和物品节点信息导致的推荐效果不足的问题，用户可以通过本发明获得更好的商品推荐体验。