本发明公开了一种基于社交关系的图神经网络链路预测推荐方法，建立用户——物品二部图，根据用户之间的社交关系构建含有用户社交关系的物品互动拓扑图。将评论文本和购买关系作为节点信息的来源，使用Bert进行文本数据和网络结构的特征提取工作，以得到每个节点的初始特征向量。通过在该GNN上使用残差连接的方式，使得图中的节点信息尽可能地保留原始图谱的的结构信息，并得到更新后的节点信息。最后，通过链路预测算法得到用户对物品的偏好程度，并且针对得到的预测评分，采用Top‑n推荐，生成推荐物品列表。本发明通过评论对节点特征进行个性化描述，并且能将用户——物品构成拓扑图的结构信息充分运用，从而进行更有效的推荐。