一种基于关系向量的异配图表示学习方法和系统

本发明涉及一种基于关系向量的异配图表示学习方法和系统。该方法是一种变分GNN模型，创新性地将细粒度关系学习融入到消息传递过程中，从而实现对图上的同配性和异配性的建模。该方法在统一的框架中对关系向量生成和节点表示进行建模，从而能够更直接地将关系向量学到的知识转化为节点表示，其中编码器实现关系向量生成，解码器实现节点表示。本发明通过引入关系向量建模了异配图的边复杂语义关系，从而促进了异配图中异配结构的建模，能够实现更好的分类结果。