【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络链路预测，具体涉及一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网的普及和各种网络应用的兴起，网络科学成为了一个重要的研究领域。在这个领域中，链路预测是一个重要的问题，即预测网络中的两个节点是否有可能存在一条链路，这个问题的解决对于优化网络资源分配、社交网络分析等具有重要意义。
2、现实世界中的网络往往是异构的，包括不同类型的节点和边。例如社会网络、生物蛋白质网络和计算机网络，包含各种类型的节点、属性和关系。因此，在现实的异构网络上进行链路预测时，需要考虑异构网络中不同类型节点和链路的特性，以及它们之间复杂的关联关系，需要充分挖掘网络结构和属性信息。
3、目前传统的链路预测方法存在一些不足之处，其往往缺乏综合考虑网络结构、节点属性、链路属性等多方面信息，导致预测结果局限于部分信息的影响。异构网络包含多种类型的节点和多种类型的边。异构网络上的链路预测有多重挑战，每个节点对可以具有多种不同类型的关系。能够从不同的关系中借用优势并学习统一的嵌入非常重要。在用于静态异构网...
【技术保护点】
1.一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤二中所述利用预设的元路径在边类型为r的异构图上进行随机游走以生成路径集合包括：将异构图G根据边类型划分为多个图层，在每个图层上根据预设的元路径进行随机游走，生成路径集合Pr。
3.根据权利要求1所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤三中所述通过生成共享嵌入以及聚合邻居的边嵌入来获得目标节点的基础嵌入包括：
4.根据权利要求3所述的一种基...
【技术特征摘要】
1.一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤二中所述利用预设的元路径在边类型为r的异构图上进行随机游走以生成路径集合包括：将异构图g根据边类型划分为多个图层，在每个图层上根据预设的元路径进行随机游走，生成路径集合pr。
3.根据权利要求1所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤三中所述通过生成共享嵌入以及聚合邻居的边嵌入来获得目标节点的基础嵌入包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤三中所...
【专利技术属性】
技术研发人员：何慧，陈端静，邰煜，杨洪伟，张伟哲，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。