基于多视图图提示学习的节点重要性估计方法

本发明公开了基于多视图图提示学习的节点重要性估计方法，包括步骤：建立图神经网络；引入先验知识来启动模型对节点重要性的学习，使得模型生成节点重要性的粗略分类；整合节点的结构和语义信息来构建节点视图提示；构造提示图，并将提示图集成到原始图，从提示图得到的节点嵌入被聚合起来，以更新原始图中的节点；利用软提示和结构提示，将相似的节点拉近，将不同的节点拉开；根据估计的节点重要性，对网页搜索结果进行排序。本申请有效地提高了模型区分重要节点的能力；来自不同视图的提示通过多视图对比学习进行融合，进一步增强节点嵌入的表现力。