基于共现节点引导拓扑嵌入模型的高阶链路预测方法和装置

本发明提供一种基于共现节点引导拓扑嵌入模型的高阶链路预测方法和装置，包含以下内容：（1）将原始时序数据转化为动态高阶网络，提取时间戳与单纯形结构；（2）量化节点对交互强度，生成时变权重矩阵；（3）基于交互权重均值预测闭合概率；（4）生成时序感知的节点游走序列，捕捉动态行为模式；（5）分析高维拓扑特征（如环、空洞），提取稳定结构；（6）生成动态节点嵌入，增强对闭合结构的表征能力；（7）优化预测模型稳定性，防止过拟合；（8）融合局部交互与全局拓扑特征，输出最终闭包概率。本发明通过动态时序建模与多模态特征融合，实现了对高阶闭合结构的精准预测。