一种基于位置-结构图神经网络的图相似度计算方法

本发明公开了一种基于位置‑结构图神经网络的图相似度计算方法，包括以下步骤；步骤1：向局部‑全局编码器输入一个无向图对，通过局部‑全局编码器后生成具有不同层级信息的节点嵌入集合；步骤2：基于权重的特征融合模块通过对所述两个节点嵌入集合进行交互，捕捉图与图之间的差异信息，进而生成两个图级嵌入向量，图级嵌入向量为表征该图整体信息的向量；步骤3：得分回归模块根据两个所述图级嵌入向量，建模两图的相似性关系，最终输出该无向图对的相似度得分。本发明旨在增强节点嵌入的表达能力，提高对层级信息的利用效率，从而提升模型在图相似度计算中的准确性。