一种基于极大团聚类的推荐算法

本发明公开了一种基于极大团聚类的推荐算法，其包括以下步骤：构建关于用户图结构的n个聚类子图；对于用户聚类子图形成的图结构，采用用户和用户间的同质图卷积方式获得用户邻居对用户特征的增强表达，对于用户和物品构成的异质图，采用异质图卷积获取物品对于用户的增强表达，并将两者拼接得到最终的用户向量表达；将物品图结构间进行同质图卷积得到物品的嵌入表达向量；根据最终的用户向量表达和物品的嵌入表达向量计算得到用户对于物品的评分预测。本发明通过将聚类中心扩展为选择一个局部的致密团结构，降低了因为聚类中心选择错误而导致的连带影响，再结合图卷积的方式实现用户特征提取和物品特征提取，从而提升推荐的性能。