基于对比正则的生成式异构图表示学习方法及装置

基于对比正则的生成式异构图表示学习方法和装置，其方法包括：随机掩码目标节点属性，基于元路径聚合提取全局异构信息，基于邻居聚合提取局部异构信息；基于半隐式变分框架融合全局异构信息和局部异构信息，对比正则优化语义松散性问题；增强全图结构感知视野，整合不同类型结点间的关系和信息，迭代训练模型。本发明使用半隐式变分推断框架显示建模全局与局部异构信息嵌入间复杂依赖关系，引入对比学习模块隐式施加结构化正则约束，两者协同优化，使得生成式模型在生成高质量嵌入的过程中，能够充分利用细粒度的局部异构信息，补充和强化全局信息的表达，实现更精细的图表示学习。