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基于图神经网络链接预测与回归的新兴技术预测研究

目录

一、内容简述................................................2

1.研究背景..............................................3

2.研究意义..............................................3

3.文献综述..............................................5

二、图神经网络基础..........................................7

1.图的基本概念..........................................8

2.神经网络基础..........................................9

3.图神经网络的发展历程.................................10

三、链接预测方法...........................................11

1.邻接矩阵方法.........................................12

2.图注意力机制.........................................13

3.图卷积网络...........................................14

4.图向量表示...........................................16

四、回归分析方法...........................................16

1.基于图嵌入的回归方法.................................17

2.基于图注意力机制的回归方法...........................18

3.基于图卷积网络的回归方法.............................20

五、新兴技术预测研究.......................................21

1.图神经网络在推荐系统中的应用.........................23

2.图神经网络在社交网络分析中的应用.....................24

3.图神经网络在生物信息学中的应用.......................26

4.图神经网络在交通网络分析中的应用.....................27

六、实验设计与结果分析.....................................28

1.实验数据集...........................................29

2.实验评价指标.........................................31

3.实验结果分析.........................................32

七、结论与展望.............................................33

1.研究总结.............................................34

2.研究不足.............................................35

3.未来研究方向.........................................37

一、内容简述

随着图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)在各个领域的广泛应用，链接预测与回归成为了一个重要的研究方向。本研究旨在探索基于图神经网络的链接预测与回归新兴技术，以期为企业和个人提供更加准确和高效的数据挖掘和分析工具。

图神经网络模型的设计：针对链接预测与回归任务的特点，设计了适用于该任务的图神经网络模型，包括节点表示学习、边缘特征提取、邻接矩阵更新等模块。

数据预处理与增强：对原始数据进行清洗、归一化等预处理操作，以提高模型的泛化能力；同时，通过引入噪声、生成合成数据等方式，增加数据的多样性，提高模型的鲁棒性。

模型训练与优化：采用适当的损失函数和优化算法，对图神经网络模型进行训练和优化，以提高预测和回归的准确性。

模型评估与性能分析：通过多种评价指标和实验方法，对所提出的方法在链接预测与回归任务上的性能进