一种基于模型增强的图对比学习推荐方法及系统

本发明提供了一种基于模型增强的图对比学习推荐方法及系统，涉及推荐系统技术领域，方法包括：获取用户与项目的交互关系原始图；根据交互关系原始图，通过基于动态选择算子数量策略和算子顺序增强策略的图神经网络编码器，生成嵌入表示，即交互关系原始图的增强图；分别将交互关系原始图和增强图输入至具有不同算子数量和不同算子排列顺序的图神经网络模型，输出交互关系原始图对应的第一偏好值和增强图对应的第二偏好值；计算第一偏好值和第二偏好值的损失值；判断损失值是否小于预设损失值，若是，则结束训练，否则，重新对图神经网络模型进行训练；获取实时交互关系原始图；将实时交互关系原始图输入至训练后的图神经网络模型，输出推荐项目。