摘要： 鑒于目前挖掘算法難以對知識圖譜建模等問題，提出一種描述和提取節(jié)點范圍內(nèi)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，旨在挖掘其中的頻繁關(guān)系模式以及各結(jié)構(gòu)的分布。該模型將關(guān)系信息作為節(jié)點特征輸入，利用自編碼機制與多頭注意力機制保留原始結(jié)構(gòu)信息，同時引入特征結(jié)構(gòu)平移層將相同結(jié)構(gòu)映射到同一空間中，以獲得頻繁出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明，該模型可以更快地挖掘圖譜關(guān)系模式以及各結(jié)構(gòu)在圖中的分布；同時在驗證特征表... （共7頁）