计算机科学与探索

作者：张雁操, 赵宇海, 史岚

单位：东北大学 计算机科学与工程学院,沈阳 110169

关键词：链接预测,节点嵌入,图神经网络,注意力机制,聚合图

基金：国家自然科学基金(61772124);国家重点研发计划(2018YFB1004402)

链接预测是复杂网络中重要的研究方向之一。利用神经网络学习预定义的启发式特征近年来受到广泛关注。但是目前此类方法主要利用目标链接的局部子图预测链接,具有较强的局部性。针对这一问题,在SEAL算法的基础上,提出了利用多特征融合图注意力进行链接预测的算法ADNSL。该模型支持多类型的节点嵌入特征作为输入,包括局部特征生成和全局特征提取两部分。对于局部特征生成模块,利用图卷积层,将局部子图中的节点特征交互融合。为了弥补SEAL中的特征无效性和节点无偏性,提出了双向无参注意力。在全局特征提取模块中,利用迭代公式生成聚合图以降低struc2vec节点嵌入算法的复杂度,进而从全局角度挖掘可解释的结构特征,可以有效提升链接预测算法性能。实验表明,ADNSL算法可以合理地利用多类型节点嵌入特征,在八个不同领域的真实数据集上的表现明显优于多个基准算法。

来源：2022年第5期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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