一种基于异构图神经网络的区域性舆情传播模式挖掘方法

本发明介绍了一种基于异构图神经网络的区域性舆情传播模式挖掘方法；具体步骤为：S1：构建异构图；S2：边语义的权重定义；S3：基于图神经网络进行节点特征传播与更新，获得节点嵌入表示；S4：对节点嵌入进行聚类，在嵌入空间中进行区域性舆情传播模式识别。本发明实现了在多关系异质图结构中对用户、媒体和区域节点的联合建模，并利用多关系注意力机制完成了跨语义边的信息聚合，从而获得能够表征多层次传播特征的节点嵌入表示；这些表示为后续舆情传播链路识别、扩散范围预测及意见领袖挖掘提供了基础支撑。