本发明公开了一种基于图神经网络和强化学习的交互电影推荐系统及方法，目的是实现在一段时间内用户体验的最优化。同时通过用户的历史交互数据构建电影相似度无向图，获得更精确的电影表达，提高电影推荐准确度。技术方案为：本发明的设计分为4个模块构图模块、电影向量生成模块、用户向量生成模块以及推荐模块。本发明的步骤包括构建电影相似度无向图、构建图神经网络以获得电影向量表示矩阵、构建注意力模块提取并融合用户观影历史中所含信息以获得用户向量表示、构建多层感知机模型拟合推荐策略、按状态动作值排序并生成推荐电影。本发明提供一种电影相似度无向图的构建，并通过图神经网络的引入有效提高电影推荐准确度。