公开(公告)号：CN119312157A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411352918.2

申请日：2024-09-26

Applicant: 吉林大学

Inventor： 郭晓新 ,  冯博 ,  李佳一

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N5/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及链路预测、节点分类领域，特别是指一种基于非离散掩蔽变分图自编码器的关系预测方法及装置。所述方法包括：获取待预测的人口图，获取基于非离散带宽掩蔽产生人口掩蔽图及特征矩阵，输入到训练好的图自监督学习模型，预测动量变分图自编码器的输出。根据任务的不同选择链路预测解码器或节点分类解码器进行处理，通过多重解码器重构掩蔽节点的原始属性。该方法计算潜在特征匹配损失函数和原始属性重构损失函数，对模型参数进行调整，依据损失函数结果在迭代过程中进行调整，从而提升效率。本发明能够解决当前离散掩蔽策略不足以学习拓扑信息表示类问题和高度不稳定的局部结构提高了掩蔽数据推断的确定性和自我监督机制的可靠性。