基于动态属性图的社交网络场景下用户爱好预测方法及系统

本发明属于用户爱好预测技术领域，公开了一种基于动态属性图的社交网络场景下用户爱好预测方法及系统，方法包括：将用户的多维历史社交动态数据构建为每个历史时间戳下的动态属性图；将动态属性图中各节点的属性信息输入至数值属性编码器转换为对应的属性嵌入；将当前待预测节点及其各一跳邻居的属性信息、关系类别分别按提示模版的格式输入LLM并指定其按照重要性给链接排序并返回列表，依据列表完成第一次聚合；将当前待预测节点的各跳邻居信息及关系类别输入至长距离捕获模块进行第二次聚合；将两次聚合结果按照历史时间戳的顺序拼接并输入预测模块进行时间依赖的捕获后进行解码，得到预测的属性信息。本发明提升了属性预测的准确性。