一种基于图神经网络的用户行为序列推荐方法及系统

本发明公开了一种基于图神经网络的用户行为序列推荐方法，方法包括：采用注意力机制的门控图神经网络将目标用户索引、历史交互物品序列索引、目标物品索引嵌入进行消息聚合，分别得到用户向量、历史交互物品向量以及目标物品向量；所述历史交互物品向量输入到Transformer编码器和解码器结构进行内部传递，捕捉序列依赖关系，得到编码后的物品向量序列；将编码后的历史交互物品向量以及消息聚合后的用户向量和目标物品向量进行向量拼接后展平，得到总的向量序列，总的向量序列输送到多层感知机神经网络，再经过线性变换，得到标量，将所述标量进行非线性激活，输出是否给用户推荐该物品，能同时捕捉用户‑物品的图结构关系和时序行为模式。