本发明公开了一种基于异构图表达学习的跨境电商推荐方法，在一个真实的跨境电商数据集上进行定量分析，通过隐语义主题模型LDA，得到跨境电商产品的主题概率分布，选择最大的概率分布值对应的主题作为最终产品的主题，构造“用户-产品-主题”三部图，针对“用户-产品-主题”三部图中存在高阶边关系的用户和项目，提出HNGR分别进行嵌入式的传播学习，包含信息传播和信息聚合，得到高质量的用户和产品表达向量，通过多层感知机MLP去建模“用户-产品”的交互产生推荐结果。本发明以跨境电商平台用户购买记录数据为驱动，以异构图表达学习的图神经网络为模型，能够有助于识别用户的兴趣偏好，同时能缓解“用户-产品”购买矩阵的稀疏性问题。