一种基于位置注意力机制的图神经网络模型的构建方法

本发明公开了一种基于位置注意力机制的图神经网络模型的构建方法，属于人工智能领域；具体为：首先，获取图结构的样本作为训练集，预处理得到每个节点和边初始的隐藏表示。然后，根据每个节点的类别，为每一类节点分配唯一索引，并构建用于表征各节点相对位置的嵌入函数。对同一个类别的节点索引对，引入嵌入函数构建基于节点相对位置的注意力机制，用于学习该节点对之间的注意力权重；接着，图神经网络GNN通过逐层传播，结合注意力权重更新每一层节点或/和边上的隐藏表示；最后，图神经网络GNN的输出层，将节点和/或边上的隐藏表示映射为所需的最终输出节点、边或图级别的结果。本发明解决了图神经网络无法高效学习置换不等变策略的问题。