1.一种基于性格感知及复杂关系交互的服务推荐系统，其特征在于，包括信息获取模块、用户性格子图生成模块、信息传播模块、信息融合模块和个性化推荐模块；

所述信息获取模块随机生成用户向量信息 和服务向量信息 并传输至用户性格子图生成模块和信息传播模块；

所述信息获取模块获取服务表示集合 并传输至个性化推荐模块；

所述用户性格子图生成模块对用户向量信息 和服务向量信息 进行处理，生成用户性格子图，并传输至信息传播模块；

所述用户性格子图包括用户‑服务交互性格子图 和用户社交‑兴趣性格子图 N表示性格类型的数量； 分别表示第RN个用户‑服务交互性格子图、第SN个用户社交‑兴趣性格子图；

根据用户性格子图，所述信息传播模块对用户向量信息 进行处理，得到不同层级的用户社交表示集合 和用户兴趣表示集合 并传输至信息融合模块；

所述信息融合模块对用户社交表示集合 和用户兴趣表示集合 进行融合，得到用户表示集合 并传输至个性化推荐模块；

所述个性化推荐模块对用户表示集合 和服务表示集合 进行两两匹配，当用户和服务之间的匹配度大于等于阈值ε，则向该用户推荐对应服务；

(0)

所述用户性格子图生成模块对用户向量信息 和服务向量信息ei 进行处理，生成用户‑服务交互性格子图的步骤包括：

1)用户性格子图生成模块将用户向量信息 和一阶用户‑服务交互性格向量 进行融合，得到用户u的融合嵌入向量Fu1，即：式中，Nu、Ni表示用户节点集和服务节点集；

2)将融合嵌入向量Fu1输入到用于性格分类的两层完全连接神经网络中，得到用户‑服务交互性格表征参量Uo1，即：Uh1＝σ(W11Fu1+b11)            (3)Uo1＝(W12Uh1+b12)            (4)式中，W11、W12分别表示权重矩阵； b11、b12分别表示权重偏差； σ(·)是激活函数；Uh1为第一层完全连接神经网络的输出；

3)根据用户‑服务交互性格表征参量Uo1，将所有用户划分到不同用户‑服务交互性格子图中；

所述用户性格子图生成模块对用户向量信息 和服务向量信息 进行处理，生成用户社交‑兴趣性格子图的步骤包括：s1)获取用户u在用户社交图中的第一层嵌入将用户向量信息 和第一层嵌入 进行融合，得到用户u的融合嵌入向量Fu2，即：s2)将融合嵌入向量Fu2输入到用于性格分类的两层完全连接神经网络中，得到用户社交‑兴趣性格表征参量Uo2，即：Uh2＝σ(W21Fu2+b21)             (6)Uo2＝(W22Uh2+b22)             (7)式中，Uh2为用于性格分类的两层完全连接神经网络的第一层输出；W21、W22分别表示权重矩阵； b21、b22分别表示权重偏差； σ(·)是激活函数；

s3)根据用户‑服务交互性格表征参量Uo2，将所有用户划分到不同用户社交‑兴趣性格子图中。

2.根据权利要求1所述的一种基于性格感知及复杂关系交互的服务推荐系统，其特征在于，所述信息获取模块采用边结构信息或标准正态分布随机生成用户向量信息和服务向量信息 n和m分别表示用户数量以及服务数量，d表示的是向量的维度。

3.根据权利要求1所述的一种基于性格感知及复杂关系交互的服务推荐系统，其特征在于，所述激活函数为LeakyReLU激活函数。

4.根据权利要求1所述的一种基于性格感知及复杂关系交互的服务推荐系统，其特征在于，所述信息传播模块对用户向量信息 进行处理，得到不同层级的用户表示集合的步骤包括：

1)将用户向量信息 输入到信息传播模块的图卷积网络中；

2)图卷积网络在用户社交图上对用户向量信息迭代K次，得到不同层级的用户社交表示集合其中，第k+1层用户社交表示 如下所示：式中， 表示用户u在社交图上的相邻用户集合； 表示用户v在社交图上的相邻用户集合；

图卷积网络在用户‑服务交互性格子图上对用户向量信息迭代K次，得到不同层级的用户兴趣表示集合其中，第k+1层用户兴趣表示 如下所示：式中， 表示用户u在用户服务图上的相邻节点的集合； 表示服务i在用户服务图上的相邻节点的集合。

5.根据权利要求1所述的一种基于性格感知及复杂关系交互的服务推荐系统，其特征在于，所述信息融合模块对用户社交表示集合 和用户兴趣表示集合 进行融合的步骤包括：

1)对用户社交表示集合 和用户兴趣表示集合 中的元素进行乘积，得到：式中，⊙表示两个向量之间的元素级乘积； 为用户社交表示、用户兴趣表示；

Xij为乘积结果；

2)将乘积结果输入到三层神经网络中，生成用户表示集合 即：X1＝σ(ξ1Xij+a1)

X2＝σ(ξ2X1+a2)

X3＝ξ3X2+a3

式中，X1、X2、X3分别表示第一、二、三层神经网络中的用户表示；Xo为将三层神经网络输出融合后的最终用户表示；ξ1、ξ2、ξ3为权重；a1、a2、a3为偏置；σ(·)是激活函数。

6.根据权利要求1所述的一种基于性格感知及复杂关系交互的服务推荐系统，其特征在于，所述个性化推荐模块对用户表示集合 和服务表示集合 进行两两匹配的步骤包括：

1)计算用户向量表示eu和服务向量表示ei，即：式中，αk为参量；

2)计算目标用户u与服务i之间的匹配度 即：式中，eu、ev分别表示 的行向量；

3)判断匹配度 是否大于等于阈值，若是，则向用户u推荐服务i。