基于GNN与Transformer的链接预测方法及系统

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基于GNN与Transformer的链接预测方法及系统
申请号:CN202511084110
申请日期:2025-08-04
公开号:CN120561345A
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于GNN与Transformer的链接预测方法,通过使用图神经网络对图数据进行预处理,提取每个节点的特征表示;通过将提取的节点特征表示作为输入,利用Transformer模块的自注意力机制捕获节点之间的全局依赖关系;在Transformer模块的自注意力机制中,引入图的结构信息,实现采用GNN与Transformer结合的方式对链接进行预测,提升预测准确性。本发明解决了图神经网络处理全局依赖关系存在不足,而Transformer模块直接应用又存在效率低、难以利用图结构信息的问题。
技术关键词
链接预测方法 注意力机制 链接预测系统 节点特征 sigmoid函数 数据输入模块 关系 感知特征 邻居 计算机 处理器 指令 矩阵 语义 存储器
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