【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于超边分析，具体涉及一种对超图进行超边分类的方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、超图是一种广义图结构，其边(超边)可包含多个节点，适用于建模复杂系统中多节点间的高阶交互关系，例如社交网络中的群组交互、生物分子间的多体作用等，然而，传统图神经网络(gnn)仅能处理普通图(边仅连接两个节点)，无法直接处理超图结构。
2、现有超边分类方法多依赖手工设计特征或简单图转换(如将超边展开为普通边)，忽略了超边内节点间的高阶关联性和重要性差异，现有图转换方法(如星形扩展法)生成的普通图结构复杂且信息冗余，导致图神经网络训练效率低下，同时传统方法多采用余弦相似度或欧氏距离衡量节点相似性，无法有效捕捉超边分类任务中的非线性关系。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种对超图进行超边分类的方法、装置及存储介质，以解决现有技术中，依赖手工设计特征或简单图转换，忽略了超边内节点间的高阶关联性和重要性差异，现有图转换方法生成的普通图结构复杂且信息冗余，导致图神经网络训练效...
【技术保护点】
1.一种对超图进行超边分类的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：
9.一种对超图进行超边分类的装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种...
【技术特征摘要】
1.一种对超图进行超边分类的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
7....
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