基于BERT和GCN的引文推荐模型是一种结合深度学习和图神经网络技术的先进引文推荐方法。该模型利用BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）强大的文本表示能力，捕捉论文和引文的语义信息；同时通过GCN（GraphConvolutionalNetwork）对学术论文之间的引用关系图进行建模，学习论文的结构化特征。通过融合BERT的语义理解和GCN的图结构信息，该模型能够更准确地推荐相关引文，帮助研究者快速找到合适的参考文献。相比传统基于关键词匹配或简单协同过滤的引文推荐方法，基于BERT和GCN的模型在推荐准确性和语义相关性方面表现更优，已成为当前学术文献推荐领域的研究热点之一。