一种基于门控图神经网络的会话社交推荐模型方法

本发明公开一种基于门控图神经网络的会话社交推荐模型方法，针对目前基于图结构的推荐方法仅关注单个推荐领域，没有同时考虑用户行为信息和用户社交关系；以及循环神经网络(RNN)来对用户会话进行建模仅关注会话的短期影响，并不能覆盖会话的所有信息，本发明提出一种新颖的基于会话的社交推荐方法，首先利用门控图神经网络(GGNN)来表示用户的会话信息，然后利用图注意网络(GAT)来聚合用户的社交信息和社交网络上的朋友，模拟用户兴趣，从用户会话序列构建会话图，使用GGNN处理用户会话图，挖掘隐藏在图结构中的复杂项目交互获得更准确的会话嵌入，并使用GAT聚合社交网络图中的用户社交信息，获得更丰富的用户兴趣表示，从而提高推荐的准确性。