基于自适应图增强的图对比学习模型的训练方法及设备

本发明提供了一种基于自适应图增强的图对比学习模型的训练方法及设备，使得模型训练时生成的增强视图更加多样化，同时保护拓扑结构不被破坏；并通过模型进行特征嵌入时，可以去除特征嵌入之间的冗余信息。该方法包括：基于多头图注意力机制对多个图数据中的任意一个图数据进行数据增强，以得到多个增强视图；基于所述多个增强视图中任意两个增强视图之间的互相关矩阵确定目标损失函数；基于所述多个增强视图以及所述目标损失函数进行迭代训练，以得到基于自适应图增强的图对比学习模型。