适应于非中心分布数据的链路预测方法、设备及存储介质

本申请涉及网络链路预测技术领域，特别是涉及一种适应于非中心分布数据的链路预测方法、设备及存储介质。链路预测方法包括：基于原始输入图和原始输入图中各节点的特征信息生成节点特征矩阵和真实邻接矩阵；对节点特征矩阵和真实邻接矩阵进行编码得到各节点的初始潜在表示，将节点的初始潜在表示减去节点的潜在表示均值，得到各节点的最终潜在表示；基于各节点的最终潜在表示对各实体之间的潜在连接进行预测，基于预测结果计算组合损失以对模型进行迭代训练，得到原始输入图的链路预测结果。本申请的方法，引入均值减法预处理技术，简化了潜在空间的分布，使得模型更加稳定，并减少冗余计算，从而提高模型的训练效率和稳定性。