一种利用静态网络辅助的动态网络链路预测方法

本发明属于大规模网络数据分析技术领域，具体为一种利用静态网络辅助动态网络进行链路预测方法。本发明针对静态‑动态双层网络结构，充分利用静态网络的拓扑结构信息，增强动态网络的节点表示，提升动态网络的链路预测准确性，具体包括：对静态‑动态双层网络进行数据预处理，通过提取静态层子图，将原始网络转化为双层图序列，并进行节点特征和边特征的初始化；利用网络融合边卷积模型（NF‑EdgeConv）进行链路预测，包括捕捉并融合双层网络的节点嵌入，通过解码输出链路存在的概率值。本发明可以节省计算资源，提升动态网络的链路预测性能。