一种基于子图的符号链路预测方法及系统

著录项目

摘要

本发明涉及一种基于子图的符号链路预测方法及系统。该方法包括：对图数据进行预处理操作得到符号图的邻接矩阵；构建基于重要性的子图提取模块，对全局邻居节点进行选取，针对网络中的每一个目标节点对提取子图；构建符号感知的节点标记模块，以目标节点为中心，采用相对距离编码对子图的图结构进行编码，得到表示结构的特征向量，实现邻居信息的知识嵌入；构建自平衡的符号分类模块，将编码的子图输入图神经网络，利用图卷积和图池化操作对子图信息进行特征提取，得到子图表示，通过焦点损失和自剪枝对比损失实现链路的平衡分类；对各模块进行训练以进行符号链路预测。本发明能够克服现有符号链路预测方法的不足，取得更好的符号链路预测效果。

附图

附图 1