仅含属性信息节点的归纳式链接预测

预测两个节点之间的链接是图数据分析的基本问题。在属性图中，结构与属性信息均可用于链接预测。现有研究大多聚焦于转导式链接预测，即两个节点均已存在于图中。然而，许多现实应用需要对仅有属性信息的新节点进行归纳式预测。这更具挑战性，因为新节点没有结构信息，且在模型训练期间不可见。为解决此问题，我们提出一种称为 DEAL 的模型，其由三个组件构成：两个节点嵌入编码器与一个对齐机制。两个编码器旨在输出面向属性的节点嵌入与面向结构的节点嵌入，对齐机制则将两类嵌入对齐以建立属性与链接之间的关联。我们的 DEAL 模型具有通用性，可同时用于归纳式与转导式链接预测。在多个基准数据集上的大量实验表明，我们所提模型显著优于现有归纳式链接预测方法，并且在转导式链接预测上也优于最先进的方法。