基于迭代深度图学习的网络对齐方法、装置及计算机设备

本申请涉及一种基于迭代深度图学习的网络对齐方法、装置及计算机设备。所述方法包括：将两个网络数据集输入网络对齐模型中进行训练，直至得到具备将两个网络进行对齐的已训练的网络对齐模型，其中，网络对齐模型包括迭代深度图学习网络以及对齐预测网络，迭代深度图学习网络用于对网络数据集中的网络结构进行优化后得到更新网络，对齐预测网络根据更新网络进行网络对齐预测，基于该网络对齐模型进行网络对齐有效地缓解了原始网络中存在的结构噪声问题，提高了网络对齐的预测精度。