一种基于多层感知图神经网络的链路预测方法及装置

本发明公开了一种基于多层感知图神经网络的链路预测方法及装置。本申请通过词向量模型获取待预测知识图谱中各节点的词向量；根据各节点的所述词向量以及随机生成的各节点的初始节点特征向量，获取各节点的第一嵌入向量；将各节点的所述第一嵌入向量添加到预设的图结构的节点数据中，并通过HGT模型对所述图结构进行训练，获取各节点的第二嵌入向量；所述HGT模型包含若干层HGT网络层；将所述第二嵌入向量输入至预设的MLP模型中，并通过所述MLP模型输出的结果，获取各节点之间的链路预测结果。通过本申请，可以解决同质图的传统链路预测方法与知识图谱适配性低的技术问题，提高知识图谱的链路预测准确性。