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摘要
针对传统链路预测模型无法充分挖掘邻域特征信息，且模型的泛化能力不强等缺点，提出一种基于对抗学习邻域注意网络的链路预测。设计一种新的多空间邻域注意机制，通过捕捉邻域的潜在重要性来提取单个邻域特征。进一步提出自邻域注意网络和扩展跨邻域注意网络，前者通过编码和匹配各自的邻域信息来预测两个节点之间的链接，后者设计一个跨邻域注意来实现两个节点之间的直接捕获结构交互作用。另外提出一个对抗性学习框架，设计了一个负样本生成器在对抗性博弈中持续提供高信息量的负样本。在包含多种网络类型的12个基准数据集上评估所提出方法的性能，实验结果证明了提出方法的优越性。
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单位包头铁道职业技术学院
