一种协作式负采样的时序链接预测方法

本发明涉及网络数据分析技术领域，提出了一种协作式负采样的时序链接预测方法，包括：输入图快照序列，采用时序图编码器提取每个节点的时间序列特征，并构建融合节点表征；构建候选边池，采用困难样本生成器生成困难负样本；采用真实正样本与困难负样本共同训练链接预测判别器，基于训练后的链接预测判别器获取目标节点对的链接存在结果。本发明突破了当前动态图链接预测研究中“负样本构造弱”和“时序建模能力不足”两大瓶颈，提出融合生成对抗机制与状态空间建模的全新学习范式，不仅为动态图预测提供了更为合理和高效的建模机制，也为实际应用场景中复杂动态图的演化分析提供了坚实的技术支撑。