一种基于图神经网络的数据交互与智能分析方法

本发明公开了一种基于图神经网络的数据交互与智能分析方法，S1、采集原始数据并构建数据交互图；S2、采用DGMN的动态边优化机制对每个节点执行局部采样，筛选出具有代表性的节点，并对低于设定阈值的边执行动态剔除；S3、对处理后的数据交互图应用GAT的注意力机制计算注意力权重；S4、基于获取的注意力权重，采用多头注意力机制计算多头聚合特征表示，并采用门控融合机制获取更新后的节点特征矩阵；S5、计算节点的分类概率向量及异常评分，并输出智能分析结果；S6、输出异常检测标记及更新后的数据交互图信息。本发明能够在数据智能分析中提供高效、科学的优化方案，为实际应用带来显著的技术价值和经济效益。