多模态图神经网络优化算法

本文聚焦多模态图神经网络优化算法研究，针对传统方法处理异构多模态数据时存在的语义鸿沟、结构冗余、数据缺失、推理效率低等痛点，提出多模态异构特征自适应融合、动态图结构优化、缺失感知补全、轻量化算子嵌入等核心优化方案，通过注意力机制实现模态权重动态分配与图拓扑自适应调整，有效解决模态异质性、数据不完整等挑战。该算法可广泛应用于推荐系统、生物医疗等领域，能显著提升模型预测精度与推理效率，为多模态图数据挖掘提供了兼具理论价值与实用性的技术方案。