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本发明提供一种基于图卷积的神经协同过滤的信息推荐方法，包括以下步骤：S1：采集用户行为数据和用户，物品的属性内容；S2：若采集的行为是显式评分，则根据用户对物品的评分信息构造用户‑用户图，计算用户与用户、物品与物品之间的相似度构造用户‑用户图，物品‑物品图；若采集的行为信息只有浏览、点击等隐式交互信息，构造用户‑物品图：S3：对构建的关系图进行图卷积操作，得到用户、物品的节点的特征向量；S4：将用户、物品的节点的特征向量分别与用户、物品的属性特征进行全连接；S5：将得到的用户、物品的节点的特征向量作为神经协同过滤算法框架的输入层，从而进行预测，根据预测结果进行信息推荐。