本发明提供了一种基于强化学习的动态链路预测模型鲁棒性增强方法，包括：(1)对原始图数据进行特征嵌入，提取嵌入向量；(2)将特征嵌入后的嵌入向量作为马尔科夫决策过程中的状态进行建模，输出动作为修改的连边数；(3)使用强化学习DDPG的训练策略，逐图增删连边，直到最后一张；(4)计算处理后的图数据，输入到动态链路预测模型进行准确率预测，得到回报值；(5)重复步骤(3)～(4)，直到设定的训练轮数，得到鲁棒性增强的图数据。利用本发明的方法，修改后的图数据在模型上可以保持良好的性能，同时具有强鲁棒性，对动态链路预测模型应用到安全关键的领域中具有重要的理论和实践意义。
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来源：北方有色网
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