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基于增量增信的动态图神经网络方法研究.pdf

发布：2025-03-17约7.59万字共57页下载文档

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摘要

目前，由节点和边组成的图数据已广泛出现在各种应用中，不同于文本和图像，

非欧式结构的图数据不仅包含了不同实体的特征还包含了他们之间的关系。图表示

学习是图数据挖掘领域的重要组成部分，旨在从高维图数据中提取有意义的低维图

特征表示并完成下游任务，其遵循编码器-解码器框架。编码器进行节点嵌入并生成

节点特征；解码器根据节点特征以及结构特征获取图特征表示来执行下游任务。图

神经网络作为图表示学习的工具，凭借自身的良好性能已在图数据挖掘领域中取得

了重要成果。当前大部分工作集中在静态图领域，然而，现

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