摘要
本发明公开了一种基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估方法,包括将产业链网络图抽象成隐性异构图,然后利用路径编码模块和语义编码模块实现隐藏信息提取,提取的信息被输入上下文调节模块进行差异化的处理,最后在完整性评估模块,完成链路预测任务,计算产业链抵抗能力和恢复能力得分。本发明还提供了基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估模型,包括路径编码模块、语义编码模块、上下文调节模块和完整性评估模块。本发明在真实的产业链数据集上进行了链路预测实验评估,相比其他常用的图神经网络方法具有更优的性能,验证了其在处理隐性异构图中链路预测任务上的有效性。
技术关键词
恢复能力评估方法
节点
语义
链路
异构
编码器
编码模块
采样方法
多头注意力机制
神经网络方法
调节器
平移误差
关系
参数
信息处理
三元组
实体
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基数估计方法
贝叶斯神经网络
数据库管理系统
深度优先遍历
信息编码器
无人机控制方法
语义分割模型
RRT算法
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遥感图像变化检测
多尺度特征融合
全局平均池化
教师
语义特征提取
企业财务信息
智能分析系统
文本理解
信息处理单元
编码向量