基于图注意力和特征融合的链路预测方法

链路预测是一种还原网络缺失信息的方法，通过当前已观察到的链路，预测实际存在但未被观察到的链路或可能出现的新链路.当前链路预测主要是基于图神经网络的深度学习方法，相比基于规则的启发式方法，前者可有效利用网络拓扑结构信息，较大地提升了网络链路预测性能，并可应用到类型更广泛的网络中.但是现有基于图神经网络的方法，仅利用网络中节点相对位置信息，忽视了节点基本属性和链路的邻居信息，且无法区分不同节点对链路形成的重要程度.为此，本文提出一种基于图注意力网络和特征融合的链路预测方法.通过增加节点的度、链路的共同邻居数量和共同邻居最大度等特征，丰富了网络的输入特征信息.本文首先提取以目标节点对为中心的子图，然后将其转化为对应的线图，线图中的节点和原图中的链路一一对应，从而将原图节点和链路信息融合到线图的节点中，提升了特征融合的有效性和可解释性.同时本文使用图注意力机制学习节点的权重，增强了特征融合的灵活性.实验表明，本文所提出的方法，在多个不同领域数据集上的AUC和AP均超过90%,在已观测链路缺失较多时，预测性能保持80%以上，且均优于现有最新方法.