一种基于GNN与序列模型的关键信息需求产品推荐方法及系统

本发明公开了一种基于GNN与序列模型的关键信息需求产品推荐方法及系统，所述方法包括数据清洗预处理，根据用户、产品、行为和时间构建基本数据，用户信息特征提取，用户行为特征提取，通过交互行为数据，对行为‑产品相关性进行建模表示，分别从每一种行为序列中分析用户的行为模式，用于用户行为特征提取；用户反馈特征提取，联合感知推荐预测进行联合分析，采用时序数据处理方式得到最终的推荐预测结果；所述系统包括基本信息模块，用户偏好模块以及产品推荐模块。本发明将用户基础特征、反馈特征以及行为特征融合，获得准确的用户偏好，能够进行准确的用户个性化关键信息需求产品推荐。