基于交互式异构图神经网络的个性化新闻推荐方法及系统

本发明提出了基于交互式异构图神经网络的个性化新闻推荐方法及系统，涉及新闻推荐技术领域，包括：获取用户历史新闻和候选新闻；训练交互式异构图神经网络；将用户历史新闻和候选新闻输入到交互式异构图神经网络中，输出用户点击候选新闻的预测分数结果；对用户历史新闻和候选新闻分别进行词嵌入和实体嵌入；通过CNN层和Transformer层获得带有语义交互信息的用户历史新闻表征；通过所述异构门控图神经网络，形成异构用户图，通过增强相关注意模块，学习候选新闻表征；将用户表征和新闻表征通过负采样技术获得预测得分。本发明提高了个性化新闻推荐的准确度。