基于图卷积网络的动态特征增强方法、装置、设备及介质

本发明涉及图数据处理技术领域，可运用于医疗领域和金融科技领域，公开了基于图卷积网络的动态特征增强方法、装置、设备及介质，应用于动态投资关系网络分析场景或运用于多模态医疗知识图谱场景，其中方法包括：获取原始图数据，对其进行预处理；通过自监督图卷积网络生成目标动态邻接矩阵；基于目标动态邻接矩阵和目标历史图序列进行时空特征聚合处理，得到全局图；分别进行局部邻居对比损失计算和全局结构损失计算，并根据局部对比损失值和全局对比损失值对自监督图卷积网络进行参数调整和模型训练，生成目标动态特征增强模型；通过目标动态特征增强模型基于待处理动态图数据输出目标增强特征。本发明提高了特征提取的全面性和精准性。