NAGSim:一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制的圖相似計(jì)算模型

摘要： 傳統(tǒng)的基于圖編輯距離的圖相似性計(jì)算算法模型復(fù)雜，時(shí)空代價(jià)大，精確度不高.本文研究基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖相似性計(jì)算，提出一種新的圖相似計(jì)算模型—NAGSim.NAGSim運(yùn)用圖注意力網(wǎng)絡(luò)生成節(jié)點(diǎn)向量，提取圖中每一節(jié)點(diǎn)的特征信息，再利用注意力機(jī)制判斷圖中節(jié)點(diǎn)的重要性，并生成圖的整體向量.NAGSim通過節(jié)點(diǎn)級(jí)嵌入與圖級(jí)嵌入更好地保留了圖的全局信息.最終，將生成的圖嵌入輸入神經(jīng)張量網(wǎng)絡(luò)層...