本发明公开了一种基于评论的神经图协同过滤方法，属于推荐系统领域；该方法包括评论抽取模块、交互图模块和评分预测模块。评论抽取模块采用自注意力机制以及协同注意力机制从评论中学习用户对物品不同方面的喜好，得到用户和物品基于评论的向量表示。交互图模块连接用户和朋友以及用户喜欢的物品为交互图，然后用图卷积神经网络模拟用户和物品信息在图中的信息传播过程，得到用户和物品基于交互图的向量表示。评分预测模型将用户和物品基于评论的向量表示和基于交互图的向量表示拼接起来，从而预测用户对物品的评分。在Yelp207和Yelp2018两个真实数据集上进行实验，实验结果表明，本发明与现有技术相比，均方误差更小，可解释性更强。