基于图卷积神经网络的家具推荐方法

协同过滤是大数据推荐系统的重要算法之一,为提高家具推荐效果,文章首先介绍了协同过滤的经典算法,其次对基于图卷积的推荐算法进行梳理并改进,基于收集到的数据集构建了模型,最后选取其他协同过滤经典算法与之进行对比和分析。实验结果表明:相较于基于物品的协同过滤算法模型、基于用户的协同过滤算法模型,基于图卷积的协同过滤算法模型在评价指标上有更好的表现,更适合应用于家具推荐。