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基于结构感知和大语言模型的跨域异质图链路预测方法

Name: 基于结构感知和大语言模型的跨域异质图链路预测方法
Brand: 江西财经大学
SKU: 2026103989460
Availability: InStock

📄 申请号：CN202610398946.0 📄 发布日：2026/10/08

著录项目信息

申请日

2026-03-30

公开号

CN121936555B

公开日

2026-05-26

申请人

江西财经大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N5_01

IPC 分类号

G06N5_01 , G06F40_30 , G06F40_205 , G06N20_00 , G06F40_126 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

推荐系统, 社交网络分析, 知识图谱补全, 风险控制, 跨域数据挖掘

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摘要

本发明提出一种基于结构感知和大语言模型的跨域异质图链路预测方法，该方法包括：构建文本属性异质图并确定跨域归纳链路预测任务定义，对目标节点对进行重要性感知的子图构建操作，并分别进行端点视角的语义编码和拓扑位置编码，再利用上下文提示注意力模块将结构信息注入冻结的大语言模型中，得到融合结构与语义的隐藏状态特征，融合特征经自回归交叉熵损失优化，完成跨域归纳异质图链路预测。本发明基于异质图的拓扑结构和文本语义设计感知规则，使链路预测的决策依据可追溯至具体的图结构特征与语义特征，模型可解释性更强，为图分析任务提供直观的推理依据，解决传统跨域链路预测模型泛化能力差、结构语义融合低效的痛点。

常见问题

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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

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当前第 / 件

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