您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
HeSPS-GNN:基于子图级别图神经网络的链接预测方法
更新时间:2026-07-22
    • HeSPS-GNN:基于子图级别图神经网络的链接预测方法

    • HeSPS-GNN: Subgraph-level Graph Neural Network Approach for Link Prediction

    • 软件导刊   2026年 页码:1-8
    • DOI:10.11907/rjdk.251772    

      中图分类号: TP181
    • 收稿:2025-11-19,

      网络首发:2026-07-21,

    移动端阅览

  • 傅继彬, 白惠元, 赵培元. HeSPS-GNN:基于子图级别图神经网络的链接预测方法[J/OL]. 软件导刊, 2026,1-8. DOI: 10.11907/rjdk.251772.

    FU Jibin, BAI Huiyuan, ZHAO Peiyuan. HeSPS-GNN: Subgraph-level Graph Neural Network Approach for Link Prediction[J/OL]. Software Guide, 2026, 1-8. DOI: 10.11907/rjdk.251772.

  •  
  •  

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于专利与论文双层生成式拓扑映射地图的技术机会识别
融合位置编码的层次图神经网络表示方法
结合注意力与张量分解的依赖感知链接预测方法
基于注意力机制的图神经网络社交推荐算法
基于异构符号图神经网络的3D嵌入模型研究

相关作者

蒋青
马健兵
武志学
闫晨曦
赵晶
丁里超
葛云生
吴郑霞

相关机构

成都信息工程大学 计算机学院
成都信息工程大学 人工智能学院
齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 算力互联网与信息安全教育部重点实验室
齐鲁工业大学(山东省科学院) 计算机科学与技术学部 大数据应用技术山东省工程研究中心
山东省工业网络和信息系统安全重点实验室 山东省基础科学研究中心(计算机科学)
0