一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法及系统

1.一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤二中所述利用预设的元路径在边类型为r的异构图上进行随机游走以生成路径集合包括：将异构图g根据边类型划分为多个图层，在每个图层上根据预设的元路径进行随机游走，生成路径集合pr。

3.根据权利要求1所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤三中所述通过生成共享嵌入以及聚合邻居的边嵌入来获得目标节点的基础嵌入包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤三中所述根据随机游走生成的节点序列，对节点序列执行skip-gram来学习节点结构嵌入包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤三中所述通过图注意力网络层学习异构图中的边类型信息包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤三中所述根据目标节点的输出向量对节点间有无类型为r的边按照下述公式进行预测：

7.根据权利要求6所述的一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测方法，其特征在于，步骤三中按照下述公式计算损失值：

8.一种基于图注意力网络的静态异构网络链路预测系统，其特征在于，包括：