技術(shù)編號：40609630
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別涉及一種基于高階圖結(jié)構(gòu)的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)鏈接預(yù)測方法。背景技術(shù)、目前，現(xiàn)有模型在利用圖結(jié)構(gòu)信息生成動態(tài)節(jié)點嵌入時，由于僅考慮節(jié)點的一跳鄰居或共同鄰居（即一階相似性和二階相似性），導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)表達(dá)能力不足，在大規(guī)模稀疏網(wǎng)絡(luò)中，這種局限性無法全面描述網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和準(zhǔn)確衡量節(jié)點之間的相似度，限制了模型在節(jié)點分類、鏈接預(yù)測等圖學(xué)習(xí)任務(wù)中的性能。、為了提升網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的表達(dá)能力，通過引入高階圖結(jié)構(gòu)去捕捉節(jié)點之間的復(fù)雜關(guān)系和共同特征，提供更深入的相似性度量，但其引入往往伴隨著...
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