一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法

本申请涉及机器学习技术领域，特别是涉及一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法。所述方法，包括：基于用户‑项目交互图，使用谱GNN生成所述用户‑项目交互图对应的图嵌入信号，具体步骤包括：基于谱GNN的原始滤波函数，使用频率信号缩放函数对所述原始滤波函数进行缩放生成第一滤波函数；分别使用单项式基近似所述第一滤波函数训练生成低频滤波函数和高频滤波函数；基于用户‑项目交互图，分别使用低频滤波函数和高频滤波函数生成所述用户‑项目交互图对应低频的图嵌入信号和高频的图嵌入信号。本申请的一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法，能够充分保留用户项目交互图的特征，避免推荐结果的同质化。