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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估方法，包括将产业链网络图抽象成隐性异构图，然后利用路径编码模块和语义编码模块实现隐藏信息提取，提取的信息被输入上下文调节模块进行差异化的处理，最后在完整性评估模块，完成链路预测任务，计算产业链抵抗能力和恢复能力得分。本发明还提供了基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估模型，包括路径编码模块、语义编码模块、上下文调节模块和完整性评估模块。本发明在真实的产业链数据集上进行了链路预测实验评估，相比其他常用的图神经网络方法具有更优的性能，验证了其在处理隐性异构图中链路预测任务上的有效性。
主权项：1.一种基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、将缺失类型信息的产业链网络图抽象成产业链隐性异构图；S20、将产业链隐性异构图中的每个节点的嵌入定义为节点主嵌入和节点语义嵌入的组合，通过语义编码器将给定的上一层的节点主嵌入提取生成相应的节点语义嵌入；S30、采用随机游走策略的路径采样方法对产业链隐性异构图中的每个节点生成一组路径，使用路径编码器根据路径中每个节点的节点语义嵌入对每条路径进行编码，生成路径语义嵌入；S40、采用上下文调节器将获得的路径语义嵌入作为区分不同异构上下文信息的基础，对目标节点相关的每个上下文节点的信息进行差异化处理，并汇总聚合生成每个节点包含上下文信息的节点主嵌入；S50、采用编码器对给定的两个候选节点生成成对的语义嵌入，并与获得的包含上下文信息的节点主嵌入共同进行链路预测任务，输出产业链抵抗能力得分和产业链恢复能力得分，实现对产业链隐性异构图的完整性评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于链路预测的产业链抵抗能力和恢复能力评估方法和模型
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