一种面向异质图的图匹配方法、设备及介质

本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种面向异质图的图匹配方法、设备及介质，本发明方法基于扩散模型和注意力机制计算图对的结构相似特征，并通过多层匹配网络进行对比学习，得到超边‑超边的匹配向量以及超边‑超图的匹配向量，基于超边‑超边的匹配向量以及超边‑超图的匹配向量得到生成语义相似特征；将结构相似特征和语义相似特征拼接，得到图对的全局对比特征向量，将全局对比特征向量输入全连接神经网络，得到用于反应图对相似程度的相似度得分。本发明方法结合语义与结构特征，融合图结构自身的相似特征以及节点与从属社区特征学习语义信息，本发明提出的异质图相似学习方法考虑更全面，又能有效准确的得到图对的相似度得分。