一种基于掩码机制的离散动态图神经网络链路预测方法及系统

本发明涉及链路预测技术领域，尤其是涉及一种基于掩码机制的离散动态图神经网络链路预测方法及系统。方法包括构建基于掩码机制的动态图神经网络模型，其中，包括基于用户交互日志数据集构建离散时间动态图快照序列，引入节点活跃度评分机制用以衡量用户节点在不同时间步图中的交互活跃程度与结构重要性；构建基于节点活跃度的自监督时间掩码机制以降低动态图中冗余边干扰；利用动态图神经网络模型进行基于频域增强的动态图特征表示学习；利用基于自监督结构重建的链路预测优化机制进行模型优化；利用优化后的模型进行链路预测。本发明可稳定运行，并在不牺牲精度的前提下实现快速收敛，具备良好的工业可部署性与扩展能力。