一种基于异质图神经网络的评估数据推荐方法

本发明公开了一种基于异质图神经网络的评估数据推荐方法，涉及计算机应用技术领域，包括以下步骤：S1：利用系统中历史评估数据和用户信息，基于用户集、用户－数据交互集和评估数据集，构建融合用户－用户相似关系、用户‑数据交互关系和数据－数据相似性的异质图神经网络；S2：基于优化子图的图学习器以及因子分解机实现用户与数据之间的评分计算完成排序推荐；该基于异质图神经网络的评估数据推荐方法，基于BERT的评估文本相似度计算采用BERT与卷积神经网络对两条评估语句分别解析为语义向量，再进行交互计算相似度，相较于基于余弦相似度的评估文本相似度计算，从评估文本语义信息的角度进行相似度计算，解释性更强。