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申请/专利权人：北方民族大学

摘要：本发明公开了一种基于几何交互的离散动态图链接预测方法，包括：获取动态关系网络数据，并将其以固定时间粒度划分为多个图快照作为数据集；在欧几里得空间和双曲空间分别进行特征聚合，提取规则结构和层次结构的嵌入特征，并通过交互融合获得包含不同几何特征的嵌入；通过调整长期信息和短期信息的权重，融合离散动态图中的历史和当前信息；分别计算欧几里得空间和双曲空间中的链接预测概率，并通过自适应权重融合链接预测概率，得出最终的链接预测概率。本发明通过融合欧几里得空间和双曲空间的几何特征进行离散动态图的链接预测，有效解决了单一空间嵌入的扭曲问题，提升了动态链接预测的准确率。

主权项：1.基于几何交互的离散动态图链接预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取动态关系网络数据，并将其以固定时间粒度划分为多个图快照作为数据集，每个图快照包含节点特征和链接信息；S2：将步骤S1中制作的数据集作为输入，在欧几里得空间和双曲空间中分别进行消息传递，分别得到具有规则结构的嵌入特征和具有层次结构的嵌入特征；S3：通过设计的特征交互融合策略，将步骤S2得到的嵌入特征融合，得到两个包含对方空间几何特征的综合嵌入；其中，该特征交互融合策略是通过设计的H_Fusion模块和E_Fusion模块来进行融合，所述H_Fusion模块将欧几里得空间的特征映射到双曲空间中，通过距离函数计算相似性，将双曲特征映射后的欧几里得特征融合，所述E_Fusion模块将双曲特征映射到欧几里得空间，通过距离函数计算相似性，将映射后的双曲特征与欧几里得特征融合；S4：设计历史储存单元用来储存历史图快照嵌入特征，使用注意力机制对存储的历史图嵌入快照特征进行处理，通过调整长期和短期信息的权重来进行聚合，得到欧几里得空间和双曲空间的综合历史嵌入；S5：分别在欧几里得空间和双曲空间中，将步骤S3中得到的综合嵌入和步骤S4中得到的综合历史嵌入一起馈送到GRU和HyperGRU中进行融合，综合处理历史信息和当前信息，最终得到两个空间的低维隐藏嵌入；S6：将步骤S5中得到的低维隐藏嵌入使用哈达玛积解码器和费米-狄拉克解码器分别计算欧几里得空间和双曲空间的链接预测概率；S7：通过设计的自适应权重策略，将步骤S6得到的欧几里得空间和双曲空间的预测概率进行加权融合，得到最终的链接预测概率；其中，该自适应权重策略是设计两个使用全连接层学习到的权重，对欧几里得空间和双曲空间中的链接预测概率进行加权融合。

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百度查询： 北方民族大学 基于几何交互的离散动态图链接预测方法