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基于元图注意力网络的异质信息网络链路预测方法
文献摘要：
由于元路径存在节点之间语义信息模糊、联通性不强的缺陷,现有的基于元路径的异质信息网络链路预测方法不足以很好地捕捉复杂的结构信息和丰富的语义信息,从而影响链路预测性能的提升.为解决此问题,提出基于元图注意力网络的异质信息网络链路预测方法,综合利用元图内节点层面和元图间语义层面两种注意力机制学习节点向量表示,进而用学习到的节点向量表示进行链路预测.真实世界数据集上的实验结果表明,与最新的基准方法相比,所提方法可显著提高异质信息网络链路预测性能.
文献关键词：
异质信息网络;链路预测;元图注意力网络
中图分类号：
作者姓名：
吴铮;陈鸿昶;张建朋
作者机构：
信息工程大学,河南郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]吴铮;陈鸿昶;张建朋-.基于元图注意力网络的异质信息网络链路预测方法)[J].信息工程大学学报,2022(01):66-72
A类：
元图注意力网络
B类：
异质信息网络,链路预测,元路径,语义信息,联通,结构信息,预测性能,语义层面,注意力机制,节点向量,向量表示,用学,真实世界数据,基准方法
AB值：
0.153536
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