CN117131938B - 基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法和*** - Google Patents

基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法和*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法、***、存储介质和电子设备，涉及人工智能及复杂网络技术领域。本发明首先获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络；其次根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法，将一系列静态的交通网络快照转换为能够感知重要时变关系的时变视图；然后构建一种可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系的置信度分数及其时间标记，提高了隐性关系挖掘的准确性和可解释性。

Description

基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法和***
技术领域
本发明涉及人工智能及复杂网络技术领域，具体涉及一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法、***、存储介质和电子设备。
背景技术
随着新一代信息技术的广泛应用，海量、动态、异构的网络数据成为获取信息和知识的重要来源。网络数据蕴含大量隐性关系，反映了两个或多个实体之间的潜在联系。隐性关系不易被察觉，但能反映深层知识，具有巨大价值。例如，在生态环境中，两种在食物链中不存在直接关系的物种，可能通过共享捕食者或猎物与另一物种产生隐性关系，从而对食物链的平衡产生重要影响。再如，在交通网络中，不同类型的传感器存在隐性依赖关系，如高峰时段中红绿灯传感器的信号周期与车速传感器的车流速度之间存在关联性。因此，挖掘网络数据中的隐性关系，发现自然界和人类活动中的隐藏规律，有助于为相关决策提供支持。
现有隐性关系挖掘方法主要包括两类：第一类是基于规则推理的方法，其利用简单规则或统计关系学习模型进行隐性关系推理，如关联规则、聚类分析等。第二类是基于图深度学习的方法，其将图数据结构中的实体和关系表示为低维向量，进而基于低维向量的语义相似度评估实体间存在隐性关系的可能性。
然而，基于规则推理的隐性关系挖掘方法计算效率低，难以处理大规模动态网络数据。例如，关联规则的数量随着网络规模呈几何级增长，导致关联规则难以被有效地管理。聚类分析需要预先定义聚类数量，无法适应海量网络数据的动态变化。基于图深度学习的隐性关系挖掘方法忽视了实体间的动态隐性关系，且可解释性差。图深度学习擅长通过神经网络模型自主学习网络中的复杂结构关系，但现有方法大多聚焦实体间静态关系的发现，对实体间动态关系的发现关注较少，导致实体间某些重要的动态隐性关系被忽视，如周期性季节性隐性关系。此外，图深度学习是一个黑箱模型，决策人员难以理解和使用图深度学习模型挖掘的隐性关系。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法、***、存储介质和电子设备，解决了忽视实体间动态隐性关系的技术问题。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法，包括：
S1、获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络；
S2、根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法获取时变序图；
S3、构建可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系置信度分数及其时间标记。
优选的，所述S1的动态网络表示为：
其中，G表示动态网络，G t表示t时刻的网络快照，T为时刻集合；实体，E t表示t时刻的实体集合；实体/>和实体/>的道路关系为/>，R t表示t时刻的关联关系集合；TE表示实体类型的集合，TE={红绿灯传感器，车速传感器}；TR表示关联关系类型的集合，TR={快速路，主干路，次干路}；A t表示t时刻的实体信息，至少包括红绿灯的信号周期和方向策略、车速传感器记录的车流速度。
优选的，所述S2包括：
S21、根据所述动态网络，创建时序连接，获取时序网络，表示为：
其中，包括快速路、主干路、次干路以及相应的时序快速路、时序主干路、时序次干路；
S22、根据所述时序网络，量化实体重要性；其中通过统计实体属性非零元素的数量，获取所述实体重要性；
其中，表示实体/>的重要性；/>表示实体/>在t时刻的属性信息，d表示属性维度；
S23、根据所述时序网络和实体重要性，采样重要实体及与其存在关联关系的实体；
S24、根据所述重要实体及与其存在关联关系的实体，获取所述时变序图。
优选的，所述S23包括：
S231、针对所述时序网络中的每一个实体在t-1时刻的一度邻居/>、以及t时刻的一度邻居/>添加至重要性字典IE，并根据前述/>赋予其重要性；
S232、根据不同的实体类型，计算重要性字典IE中每一个实体的采样概率；
其中，表示/>的实体类型，/>表示L2范数的平方；
S233、根据所述采样概率，在重要性字典IE中采集top-n个实体作为所述重要实体，并放入采样实体集合SE；
S234、重复执行步骤S231~S233，获取的L度邻居，并作为与所述重要实体存在关联关系的其他实体。
优选的，所述异质图深度学习模型融合基于异质注意力机制的编码器与隐性关系分数生成机制，所述S3包括：
S31、构建基于异质注意力机制的编码器，将所述时变视图作为基于异质注意力机制的编码器的输入，获得实体在不同时刻的向量表示；
S32、构建隐性关系分数生成机制，将所述实体在不同时刻的向量表示作为隐性关系分数生成机制的输入，获得实体之间的隐性关系分数及其时间标记。
优选的，所述编码器包括若干图神经网络层，其中每一层图神经网络包括异质注意力函数、异质信息传递函数/>；所述S31包括：
S311、使用实体类型感知的映射函数将所述时变视图中的实体编码为同一向量空间中的向量表示，其中映射函数由单层感知机构成；
其中，表示/>在第l层图神经网络中的向量表示，作为拓扑结构特征，/>表示的属性信息；/>和/>分别表示实体类型感知的映射函数，；i表示多头注意力机制中的头数；
S312、使用关联关系类型感知的映射矩阵计算在不同类型的关联关系条件下任意两个实体之间的注意力，以此捕获不同类型实体和不同类型关联关系，量化一度邻居对目标实体的重要性；
其中，d为的维度，用于归一化；type(r)∈TR，/>表示关联关系类型感知的映射矩阵；/>表示/>的一度邻居集合；/>表示多头注意力机制的拼接符号；Softmax为激活函数；
S313、使用实体类型感知的映射函数和关联关系类型感知的映射矩阵编码一度邻居信息为向量表示；
其中，表示实体类型感知的映射函数；/>表示关联关系类型感知的映射矩阵；
S314、使用哈达玛积聚合的一度邻居的向量表示，更新/>在第l+1层图神经网络中的向量表示；
其中，⨀表示按元素相乘的哈达玛积；
S315、使用面向目标实体的映射函数将向量表示/>映射到与/>相同的向量空间；
其中，σ为映射函数，表示面向目标实体/>的映射函数，用于将/>转换到与/>相同的向量空间中，从而获取/>在不同时刻的向量表示。
优选的，所述S32包括：
（1）计算实体两两之间向量表示的余弦相似度，将不同实体间的余弦相似度作为隐性关系分数，并将隐性关系分数的时间标记为两个实体所处的时间；
（2）设置隐性关系分数阈值，将隐形关系分数高于阈值的关系标记为隐性关系。
一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘***，包括：
构建模块，用于获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络；
采用模块，用于根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法获取时变序图；
挖掘模块，用于构建可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系置信度分数及其时间标记。
一种存储介质，其存储有用于基于图深度学习的动态隐性关系挖掘的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如上所述的动态隐性关系挖掘方法。
一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的动态隐性关系挖掘方法。
（三）有益效果
本发明提供了一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法、***、存储介质和电子设备。与现有技术相比，具备以下有益效果：
本发明首先获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络；其次根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法，将一系列静态的交通网络快照转换为能够感知重要时变关系的时变视图；然后构建一种可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系的置信度分数及其时间标记，提高了隐性关系挖掘的准确性和可解释性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法的方框图；
图2为本发明实施例提供的一种基于图采样的时变视图增强方法的示例图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例通过提供一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法、***、存储介质和电子设备，解决了忽视实体间动态隐性关系的技术问题。
本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
本发明实施例提供的技术方案提高了动态隐性关系挖掘方法的准确性和可解释性，可用于生物网络、交通网络、生物网络和能源网络等多领域的动态隐性关系挖掘，具有灵活性高，泛化性强等特点。
为了更好的理解上述技术方案，下面以在交通领域的具体应用介绍技术方案的具体实现过程；具体将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法，包括：
S1、获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络；
S2、根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法获取时变序图；
S3、构建可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系置信度分数及其时间标记。
本发明实施例利用图深度学习的自学习能力增强从大规模动态交通网络图数据中学习和发现隐藏关系的能力，从而提高动态隐性关系挖掘方法的准确性和效率。
接下来将详细介绍上述方案的各个步骤：
在步骤S1中，获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络。
本步骤获取分钟级的城市交通网络动态信息，以传感器为节点、道路为关系、分钟为间隔，构建包含一系列交通网络快照的动态网络。
其中，所述动态网络表示为：
其中，G表示动态网络，G t表示t时刻的网络快照，T为时刻集合；实体，E t表示t时刻的实体集合；实体/>和实体/>的道路关系为/>，R t表示t时刻的关联关系集合；TE表示实体类型的集合，基于城市交通网络中常用传感器的分类原则，可以将TE划分为两种类型，即TE={红绿灯传感器，车速传感器}；TR表示关联关系类型的集合，基于城市道路分类原则，可以将TR划分为四种类型，即TR={快速路，主干路，次干路}；A t表示t时刻的实体信息，至少包括红绿灯的信号周期和方向策略、车速传感器记录的车流速度
在步骤S2中，根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法获取时变序图。
动态网络G中不同静态快照的实体之间存在时序关系，但不同时刻的实体之间缺乏物理连接（如道路），阻碍了动态隐性关系的挖掘，因此，需要将不同静态快照上的实体之间建立时序连接。然而，时序连接的存在显著增加了大规模动态异质网络的结构复杂性，不利于提高动态隐性关系挖掘的效率和准确性，因此，本发明实施例需要从网络中采样重要实体及与其存在关联关系的实体，为捕捉实体间的隐性关系提供网络空间。
基于以上考量，本步骤利用基于图采样的时变视图增强方法从动态网络中生成时变视图，包括：
S21、根据所述动态网络，创建时序连接，获取时序网络。
本子步骤将具有时序相关性的实体之间建立连接，为采样重要实体及其关联关系提供采样空间，参见图2。具体来说，以t时刻的静态快照为基准，对于t时刻的每一个实体，搜索t-1时刻与其存在关联关系的实体，根据关联关系的类型道路关系将两个实体之间创建时序道路连接（时序快速路、时序主干路、时序次干路）。最终，获取时序网络：
其中，包括快速路、主干路、次干路以及相应的时序快速路、时序主干路、时序次干路。在本发明实施例中，时序道路关系表示两个实体之间存在时序连接。例如，图2中t- 2时刻的C与t-1时刻的A之间存在时序快速路连接，t-1时刻的C与t时刻的D存在时序主干路连接、t-1时刻的D与t时刻的B存在时序次干路连接。
S22、根据所述时序网络，量化实体重要性；其中通过统计实体属性非零元素的数量，获取所述实体重要性。
为了引导模型关注少数发生变化的重要关联关系，本子步骤通过统计实体属性非零元素的数量来计算实体重要性，如下式所示：
其中，表示实体/>的重要性；/>表示实体/>在t时刻的属性信息，d表示属性维度。不难理解的是，/>的非零元素越多，信息含量越大，/>的重要性越高。
S23、根据所述时序网络和实体重要性，采样重要实体及与其存在关联关系的实体。
本子步骤的目标是为不同时刻的实体生成基于实体类型的重要性字典（Type-aware entity importance set，IE），并通过重要性采样策略从每种类型的实体集合中采样n个实体，构建采样实体集合（Sampled entity set，SE）。具体来说，所述S23包括：
S231、针对所述时序网络中的每一个实体在t-1时刻的一度邻居/>、以及t时刻的一度邻居/>添加至重要性字典IE，并根据前述/>赋予其重要性；
S232、根据不同的实体类型，计算重要性字典IE中每一个实体的采样概率；
其中，表示/>的实体类型，/>表示L2范数的平方；
S233、根据所述采样概率，在重要性字典IE中采集top-n个实体作为所述重要实体，并放入采样实体集合SE；
S234、重复执行步骤S231~S233，获取的L度邻居，并作为与所述重要实体存在关联关系的其他实体。
S24、根据所述重要实体及与其存在关联关系的实体，获取所述时变序图。
本子步骤根据SE及与其存在关联关系的实体信息重构子图，生成时变视图。相比于所述的动态网络，时变视图将不同静态快照连接起来，为捕捉动态隐性关系奠定了基础。
在步骤S3中，构建可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系置信度分数及其时间标记。其中，所述异质图深度学习模型融合基于异质注意力机制的编码器与隐性关系分数生成机制；包括：
S31、构建基于异质注意力机制的编码器，将所述时变视图作为基于异质注意力机制的编码器的输入，获得实体在不同时刻的向量表示。
由于动态网络的异质性特点，实体和关联关系中任何一方的变化都会引起网络结构的变化，不同网络结构中潜在的隐性关系也随之发生变化。因此，挖掘隐性关系需要考虑实体类型和关联关系类型之间的交互作用。为此，本发明实施例利用异质注意力机制，构造若干图神经网络层，其中每一层图神经网络包括异质注意力函数、异质信息传递函数/>，进而构建基于异质注意力机制的编码器。
相应的，所述S31包括：
S311、使用实体类型感知的映射函数将所述时变视图中的实体编码为同一向量空间中的向量表示，其中映射函数由单层感知机构成；
其中，表示/>在第l层图神经网络中的向量表示，作为拓扑结构特征，/>表示的属性信息；/>和/>分别表示实体类型感知的映射函数，；i表示多头注意力机制中的头数；
S312、使用关联关系类型感知的映射矩阵计算在不同类型的关联关系条件下任意两个实体之间的注意力，以此捕获不同类型实体和不同类型关联关系，量化一度邻居对目标实体的重要性；
其中，d为的维度，用于归一化；type(r)∈TR，/>表示关联关系类型感知的映射矩阵；/>表示/>的一度邻居集合；/>表示多头注意力机制的拼接符号；Softmax为激活函数；
S313、使用实体类型感知的映射函数和关联关系类型感知的映射矩阵编码一度邻居信息为向量表示；
其中，表示实体类型感知的映射函数；/>表示关联关系类型感知的映射矩阵；
S314、使用哈达玛积聚合的一度邻居的向量表示，更新/>在第l+1层图神经网络中的向量表示；
其中，⨀表示按元素相乘的哈达玛积；
S315、使用面向目标实体的映射函数将向量表示/>映射到与/>相同的向量空间；
其中，σ为映射函数，表示面向目标实体/>的映射函数，用于将/>转换到与/>相同的向量空间中，从而获取/>在不同时刻的向量表示（即随着l的增加，基于异质注意力机制的编码器能够自适应聚合远距离的关联关系信息，从而将实体所处的拓扑结构编码为向量）。
S32、构建隐性关系分数生成机制，将所述实体在不同时刻的向量表示作为隐性关系分数生成机制的输入，获得实体之间的隐性关系分数及其时间标记；包括：
（1）计算实体两两之间向量表示的余弦相似度，将不同实体间的余弦相似度作为隐性关系分数，并将隐性关系分数的时间标记为两个实体所处的时间；
（2）设置隐性关系分数阈值，将隐形关系分数高于阈值的关系标记为隐性关系。
特别的，获取上述隐性关系分数后，可以应用在交通流量监测、交通信号控制、车辆计数和分类、道路拥堵检测以及行程时间估计等交通管理和规划应用中，推动智慧交通建设。
本发明实施例提供了一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘***，包括：
构建模块，用于获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络；
采用模块，用于根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法获取时变序图；
挖掘模块，用于构建可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系置信度分数及其时间标记。
本发明实施例提供了一种存储介质，其存储有用于基于图深度学习的动态隐性关系挖掘的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如上所述的动态隐性关系挖掘方法。
本发明实施例提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如上所述的动态隐性关系挖掘方法。
可理解的是，本发明实施例提供的基于图深度学习的动态隐性关系挖掘***、存储介质和电子设备与本发明实施例提供的基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法相对应，其有关内容的解释、举例和有益效果等部分可以参考动态隐性关系挖掘方法中的相应部分，此处不再赘述。
综上所述，与现有技术相比，具备以下有益效果：
1、本发明实施例利用图深度学习的自学习能力增强从大规模动态交通网络图数据中学习和发现隐藏关系的能力，从而提高动态隐性关系挖掘方法的准确性和效率。
2、本发明实施例设计了基于图采样的时变视图增强方法获取动态网络的时变视图，将动态网络中不同静态快照上的实体之间建立时序连接，有助于提高动态隐性关系挖掘的准确性；同时，利用面向关联关系的实体重要性采样重要实体及其关联关系，降低了大规模动态异质网络的结构复杂性，提高了动态隐性关系挖掘的效率
3、本发明设计了可解释的异质图深度学习模型，将所述时变视图输入到所述基于异质注意力机制的编码器中，建模实体类型和关联关系类型之间的交互作用；同时，利用隐性关系分数生成机制获得实体之间的隐性关系分数及其时间标记，提高了动态隐性关系挖掘的可解释性。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘方法，其特征在于，包括：
S1、获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络；
S2、根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法获取时变序图；
S3、构建可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系置信度分数及其时间标记；
所述S1的动态网络表示为：
其中，G表示动态网络，G t表示t时刻的网络快照，T为时刻集合；实体，E t表示t时刻的实体集合；实体/>和实体/>的道路关系为/>，R t表示t时刻的关联关系集合；TE表示实体类型的集合，TE={红绿灯传感器，车速传感器}；TR表示关联关系类型的集合，TR={快速路，主干路，次干路}；A t表示t时刻的实体信息，至少包括红绿灯的信号周期和方向策略、车速传感器记录的车流速度；
所述异质图深度学习模型融合基于异质注意力机制的编码器与隐性关系分数生成机制，所述S3包括：
S31、构建基于异质注意力机制的编码器，将所述时变视图作为基于异质注意力机制的编码器的输入，获得实体在不同时刻的向量表示；
S32、构建隐性关系分数生成机制，将所述实体在不同时刻的向量表示作为隐性关系分数生成机制的输入，获得实体之间的隐性关系分数及其时间标记。
2.如权利要求1所述的动态隐性关系挖掘方法，其特征在于，所述S2包括：
S21、根据所述动态网络，创建时序连接，获取时序网络，表示为：
其中，包括快速路、主干路、次干路以及相应的时序快速路、时序主干路、时序次干路；
S22、根据所述时序网络，量化实体重要性；其中通过统计实体属性非零元素的数量，获取所述实体重要性；
其中，表示实体/>的重要性；/>表示实体/>在t时刻的属性信息，d表示属性维度；
S23、根据所述时序网络和实体重要性，采样重要实体及与其存在关联关系的实体；
S24、根据所述重要实体及与其存在关联关系的实体，获取所述时变序图。
3.如权利要求2所述的动态隐性关系挖掘方法，其特征在于，所述S23包括：
S231、针对所述时序网络中的每一个实体在t-1时刻的一度邻居/>、以及t时刻的一度邻居/>添加至重要性字典IE，并根据前述/>赋予其重要性；
S232、根据不同的实体类型，计算重要性字典IE中每一个实体的采样概率；
其中，表示/>的实体类型，/>表示L2范数的平方；
S233、根据所述采样概率，在重要性字典IE中采集top-n个实体作为所述重要实体，并放入采样实体集合SE；
S234、重复执行步骤S231~S233，获取的L度邻居，并作为与所述重要实体存在关联关系的其他实体。
4.如权利要求1所述的动态隐性关系挖掘方法，其特征在于，所述编码器包括若干图神经网络层，其中每一层图神经网络包括异质注意力函数、异质信息传递函数/>；所述S31包括：
S311、使用实体类型感知的映射函数将所述时变视图中的实体编码为同一向量空间中的向量表示，其中映射函数由单层感知机构成；
其中，表示/>在第l层图神经网络中的向量表示，作为拓扑结构特征，/>表示/>的属性信息；/>和/>分别表示实体类型感知的映射函数，/>；i表示多头注意力机制中的头数；
S312、使用关联关系类型感知的映射矩阵计算在不同类型的关联关系条件下任意两个实体之间的注意力，以此捕获不同类型实体和不同类型关联关系，量化一度邻居对目标实体的重要性；
其中，d为的维度，用于归一化；type(r)∈TR，/>表示关联关系类型感知的映射矩阵；/>表示/>的一度邻居集合；/>表示多头注意力机制的拼接符号；Softmax为激活函数；
S313、使用实体类型感知的映射函数和关联关系类型感知的映射矩阵编码一度邻居信息为向量表示；
其中，表示实体类型感知的映射函数；/>表示关联关系类型感知的映射矩阵；
S314、使用哈达玛积聚合的一度邻居的向量表示，更新/>在第l+1层图神经网络中的向量表示；
其中，⨀表示按元素相乘的哈达玛积；
S315、使用面向目标实体的映射函数将向量表示/>映射到与/>相同的向量空间；
其中，σ为映射函数，表示面向目标实体/>的映射函数，用于将/>转换到与/>相同的向量空间中，从而获取/>在不同时刻的向量表示。
5.如权利要求1所述的动态隐性关系挖掘方法，其特征在于，所述S32包括：
（1）计算实体两两之间向量表示的余弦相似度，将不同实体间的余弦相似度作为隐性关系分数，并将隐性关系分数的时间标记为两个实体所处的时间；
（2）设置隐性关系分数阈值，将隐形关系分数高于阈值的关系标记为隐性关系。
6.一种基于图深度学习的动态隐性关系挖掘***，其特征在于，包括：
构建模块，用于获取城市交通网络动态信息，构建包含一系列交通网络快照的动态网络；
采用模块，用于根据所述动态网络，基于图采样的时变视图增强方法获取时变序图；
挖掘模块，用于构建可解释的异质图深度学习模型，并将所述时变序图作为模型输入，获取隐性关系置信度分数及其时间标记；
所述构建模块中的动态网络表示为：
其中，G表示动态网络，G t表示t时刻的网络快照，T为时刻集合；实体，E t表示t时刻的实体集合；实体/>和实体/>的道路关系为/>，R t表示t时刻的关联关系集合；TE表示实体类型的集合，TE={红绿灯传感器，车速传感器}；TR表示关联关系类型的集合，TR={快速路，主干路，次干路}；A t表示t时刻的实体信息，至少包括红绿灯的信号周期和方向策略、车速传感器记录的车流速度；
所述异质图深度学习模型融合基于异质注意力机制的编码器与隐性关系分数生成机制，所述挖掘模块用于：
S31、构建基于异质注意力机制的编码器，将所述时变视图作为基于异质注意力机制的编码器的输入，获得实体在不同时刻的向量表示；
S32、构建隐性关系分数生成机制，将所述实体在不同时刻的向量表示作为隐性关系分数生成机制的输入，获得实体之间的隐性关系分数及其时间标记。
7.一种存储介质，其特征在于，其存储有用于基于图深度学习的动态隐性关系挖掘的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1~5任一项所述的动态隐性关系挖掘方法。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1~5任一项所述的动态隐性关系挖掘方法。
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