基于图神经网络的个性化推荐系统研究

为提升个性化推荐质量,保证用户满意度,文章研究了基于图神经网络的个性化推荐系统。该系统依据用户历史行为数据,分析用户的个性化需求和潜在兴趣点,确定用户-行为向量,将其作为图神经网络与改进自注意力网络融合的个性化推荐模型的输入。通过模型对向量进行处理,实现用户意图嵌入和目标位置嵌入,依据嵌入结果计算用户偏好,结合用户的偏好情况,实现个性化推荐。测试结果显示,该系统的个性化推荐效果较好,归一化折损累计增益值均在0.122以下,推荐质量较高。