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針對當前鏈路預測算法無法有效保留網絡圖髙階結構特征的問題，提岀一種生成對抗式分層網絡表示學習算法。根據網絡圖的一階鄰近性和二階鄰近性，遞歸地對網絡圖進行邊緣折疊和頂點合并，形成逐層規模變小的子網絡圖，使用 Node2vec算法對規模最小的子網絡圖進行預處理，并將預處理結果輸入到生成對抗式網絡（ Embedgan）模型中，學習得到最小子網絡圖頂點的低維向量表示，將其輸入至上一層子網絡的 Embedgan模型中，作為上一層子網絡圖頂點的低維向量表示。按照該方法進行逐層向上回溯學習，直至學習到原始網絡圖，從而得到原始網絡圖頂點的低維向量表示。在多個不同領域的真實網絡藪據集土進行鏈路預測，實驗結果表明，該算法的準確率與穩定性均優于LP、Katz和LⅠNE算法。
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