基于相似網絡和聯(lián)合注意力的圖嵌入模型

摘要： 圖注意力網絡(graph attention network, GAT)將注意力機制與圖神經網絡融合，但模型只關注節(jié)點的一階鄰域節(jié)點，缺乏對高階相似節(jié)點的考慮，同時在計算注意力分數(shù)時缺乏對節(jié)點結構特征的關注.為此提出一種基于相似網絡和聯(lián)合注意力的圖嵌入模型.首先計算網絡中的節(jié)點相似性，并將高相似度且未連接的節(jié)點對構建新邊以形成相似網絡.其次，引入結構相關性和內容相關性的概念，分... （共9頁）