一种基于图提示的跨域推荐方法及系统

本发明公开了一种基于图提示的跨域推荐方法及系统，涉及跨域推荐技术领域，包括：在源域和目标域分别构建知识图，提取实体和关系以形成结构化信息；接着，通过TransE方法训练知识图嵌入，并利用图注意力网络在源域预训练图编码器模型，通过图对比学习微调图编码器模型参数，提高实体嵌入表示的鲁棒性，然后，在目标域进行图提示调整，包括软图提示和个性化图提示，以缩小源域和目标域的嵌入空间差异及训练目标差异。最后，个性化提示向量与增强的嵌入向量用于用户评分预测，以更精准地满足个性化需求，实现跨领域推荐的目标。本发明将预训练和微调相结合，在目标域中能够根据实际需求对推荐进行个性化调整，显著提高了推荐的准确度。