【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动态图分析领域，更具体地说，本专利技术涉及一种基于动态图模型的引用目的分析方法。
技术介绍
1、图是一种数据结构，由一个实体集合和一个关系集合构成，图中的节点和边蕴含了大量的信息，长期以来对图的信息的挖掘一直吸引着大量的研究人员的投入。现实生活中，大量的信息都可以用图来表示，图中蕴含着丰富的依赖信息和节点信息。近些年随着如谷歌学术等大型学术数据库的发展以及完善，在图中进行专家发掘和高潜力学者的预测也吸引着越来越多的研究学者，学者的学术活动构成学术网络。在学术网络中一条引用可以构成一条边，链接为两个图中的论文节点，然而这存在着一个问题，即无法衡量引用链接的质量。如何衡量引用的质量成为一个挑战，现有方法往往通过文本特征来进行分析，许多研究致力于分析引用文本以评估引用的质量。
2、虽然现有技术能够不同程度地从文本和图的视角对引用目的进行分析，并在一定程度上取得了一些效果，但仍然存在一些值得关注的不足之处需要深入思考：(1)在考虑文本分析的算法时，通常必须获取完整的论文内容并对其进行详尽解析，然而现实环境中，这些方法常...
【技术保护点】
1.一种基于动态图模型的引用目的分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于动态图模型的引用目的分析方法，其特征在于，步骤三的图神经网络的构建步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于动态图模型的引用目的分析方法，其特征在于，步骤Q2中图Transformer聚合，通过自注意力机制构建一条元路径下的异构图，并引入图Transformer注意力网络解决节点聚合问题，其中，每个异构图中的元路径都具备相匹配的注意力函数，注意力函数的公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于动态图模型的引用目的分析方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于动态图模型的引用目的分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于动态图模型的引用目的分析方法，其特征在于，步骤三的图神经网络的构建步骤为：
3.根据权利要求2所述的一种基于动态图模型的引用目的分析方法，其特征在于，步骤q2中图transformer聚合，通过自注意力机制构建一条元路径下的异构图，并引入图transformer注意力网络解决节点聚合问题，其中，每个异构图中的元路径都具备相匹配的注意力函数，注意力函数的公式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于动态图模型的引用目的分析方法，其特征在于，利用自注意力机制构建了一条元路径下的异构图，将时间信息作为位置编码，并将节点特征与位置编码相加来建模时间信息，时间信息的公式为：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴贻清，张钊，庄福振，徐勇军，
申请(专利权)人：中科厦门数据智能研究院，
类型：发明
国别省市：
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