发明专利已授权

融合注意力机制和图对比学习的链路预测方法

📄 申请号：CN202410394938.X 📄 发布日：2025/12/08

著录项目信息

申请日

2024-04-02

公开号

CN118210976B

公开日

2024-08-20

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F16_36 , G06N3_042 , G06N3_0455 , G06N3_08 , G06N5_022 ,

技术画像

所属领域

对比学习图神经网络链路预测人工智能算法对比学习

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 知识图谱补全, 蛋白质相互作用预测, 复杂网络分析

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摘要

本发明提出了一种融合注意力机制和图对比学习的链路预测方法，包括以下步骤：S1，通过异构群体交互图获得两个目标群体的属性矩阵和结构矩阵，分别对属性矩阵、结构矩阵进行编码操作得到两个目标群体的属性嵌入和结构嵌入；所述两个目标群体分别为用户群组和待推荐对象的候选集；S2，采用注意力机制对待链路预测的两个目标群体进行群体学习。本发明采用组对组的链路预测推荐方法，能大大减少一般的单对单、单对组的存在对于计算资源消耗过大的问题，以及一定程度克服信息茧房的问题。此外，针对推荐系统中异质图如何有效控制节点属性信息与结构信息融合比例的问题，探索不同节点和边的关联性和他们群体的隶属关系。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于关系图卷积神经网络的图对比学习推荐方法

当前第 / 件

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