一种动态异构图神经网络模型

本发明公开了一种动态异构图神经网络模型，涉及神经网络模型技术领域，其技术方案要点是：采用基于类型的投影方式进行节点和边特征的处理，为每个节点和边类型定义一个嵌入节点类型的注意力矩阵,通过注意力矩阵得到针对不同节点类型的投影特征，实现节点和边特征的统一表示。本发明的动态异构图神经网络模型结合了动态建模和学习能力，能够适应异构图结构的动态变化。不仅可以从图数据中提取节点和边缘的特征表示，还能根据不同时刻的状态进行自适应学习，从而实现更准确、更全面的图分析和预测。