摘要
本发明提供了一种基于动态图神经网络的活动推荐方法、系统及装置，涉及社交网络技术领域，方法主要包括：从社交网站爬取活动数据集；提取活动特征；将用户参加过的活动特征，纳入用户特征；动态构建用户的社交关系图;学习社交关系图的演化规律，得到社交聚合的用户特征；通过多层感知机，计算每个用户对目标活动的偏好值，构建活动推荐模型，预测用户对目标活动的偏好值，将所有用户对所有目标活动的预测值进行排序后，向目标用户推荐最偏好的若干个目标活动。本方案能根据用户的动态行为构建动态社交网络，捕捉用户社交网络在时序上的变化；可计算不同用户之间的关系权重，让用户之间的社交关系计算更有依据，从而达到更高的活动推荐准确度。
