一种基于异质图神经网络商品推荐方法

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本发明提供了一种基于异质图神经网络商品推荐方法，涉及商业数据挖掘技术领域，具体包括如下步骤：读取用户和商品购物数据库，并对数据进行剔除，构建异质图并采用遮蔽机制进行子图分割，利用均值聚合和拼接聚合的方式，得到预处理后的图结构和属性数据；构建图卷积属性增强门控网络，对噪声节点进行遮蔽；构建基于增强属性指导的异质图神经网络AGHRec商品推荐模型，对用户进行商品推荐。本发明的技术方案克服现有技术中不能够深入分析用户和商品推荐数据特性、商品推荐准确率较低的问题。