一种基于超图神经网络的表格数据特征挖掘方法及系统

本申请提供一种基于超图神经网络的表格数据特征挖掘方法及系统，所述方法包括：获取并根据表格数据构建获得对应的初始超图数据集，包括节点集合、超边集合以及关联矩阵，所述表格数据中的各个单元格数据与所述节点集合中的各个节点一一对应，所述表格数据中的各个行和列与所述超边集合中的各个超边一一对应；将所述初始超图数据集输入至预设的特征挖掘模型，以使所述特征挖掘模型通过若干次特征聚合迭代，生成最终的超图数据集，其中，在每次所述特征聚合迭代的过程中，依次将当前超图数据集中的各个当前节点的特征和各个当前超边的特征相互聚合，生成更新超图数据集，提高对表格数据进行特征挖掘的全面性。