Debido a la naturaleza complementaria de las redes neuronales gráficas y los datos estructurados en recomendaciones, los sistemas de recomendación que utilizan técnicas de redes neuronales gráficas se han vuelto convencionales. Sin embargo, aún existen problemas, como señales supervisadas dispersas y ruido de interacción, en la tarea de recomendación. Por lo tanto, este documento propone un filtrado colaborativo de atención de gráficos auto-supervisado para recomendaciones (SGACF).