一种基于GNN深度互学习的推荐方法、系统及介质

本发明公开了一种基于GNN深度互学习的推荐方法、系统及介质，该方法包括：获取多模态的用户‑项目二部图并分解为多个单模态的用户‑项目二部图；对每个单模态子图，采用图注意力网络计算嵌入；对于每个单模态，构建对应的GNN模型，整合生成MR‑GNN模型；对于每个GNN模型，以MR‑GNN模型收敛为约束，利用计算的嵌入和损失函数进行迭代训练。该系统包括：二部图构建模块、嵌入计算模块、模型构建模块、模型训练模块和模型应用模块。一种存储介质，存储有处理器可执行的指令，用于实现如上所述一种基于GNN深度互学习的推荐方法。通过使用本发明，能够提高推荐服务的性能。本发明可广泛应用于机器学习领域。