本文提出了一种自我监督图神经网络（SelfGNN）框架，用于顺序推荐。该框架通过时间间隔编码短期图，利用图神经网络学习用户与物品的短期关系，增强模型的鲁棒性。实验证明，SelfGNN在推荐性能上优于多种基线模型。
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