ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ    主管:中国乐凯集团有限公司    主办:北京乐凯科技有限公司

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首页 > 刊期 > 2026 > 5期 > 综合：探索与发现
基于图神经网络的数字素养影响因素挖掘模型研究
韩　弢，卫　敏

【摘要】在处理复杂、高维且存在强关联性的数字素养影响因素数据时，传统研究方法往往面临捕捉非线性关系与隐性关联的局限。 为克服这些不足，本研究创新性地提出了一种基于图神经网络（ＧＮＮ）的数字素养影响因素挖掘模型。 该模型通过构建异质信息图（ｈ，ＨＩＧ）深度挖掘节点、边、属性的嵌入表示。 研究结果表明，该模型预测性能与可解释性均优于主流ＧＮＮ模型，可有效捕捉影响因素之间复杂、非线性的交互作用。

【关键字】图神网络（ＧＮＮ）；数字素养；异质信息图；影响因素挖掘
【PDF】


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