公开(公告)号：CN117151279A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311025770.7

申请日：2023-08-15

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 何慧 ,  邰煜 ,  杨洪伟 ,  武兴隆 ,  张伟哲 ,  王雪纯

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/00 ,  G06F16/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于线图神经网络的同构网络链路预测方法及系统，涉及网络链路预测领域，旨在通过深度学习技术自动挖掘、学习静态同构网络中有利于链路预测的特征信息，用于同构网络上的链路预测任务，且在学习的过程中需要采取方法尽量减少信息损失，提升同构网络上链路预测的精度。本发明采用基于深度学习的方法解决了针对复杂网络中的同构信息网络下的链路预测问题，本发明提出了利用线图神经网络的同构网络链路预测算法NLG‑GNN。该方法通过提取出局部子图的方式来处理大规模网络，能进一步通过线图转换，将链路信息聚集在一个线图节点中，减少信息损失。结合图神经网络和图嵌入方法获取线图中节点的结构特征和潜在特征，进而完成链路预测任务。