层级多分支特征交互表格数据预测模型

来源：计算机工程与应用杂志2026年第8期北京时间：

作者：吕辰昊, 万书振, 肖国庆, 柯瑞, 高得翔

单位：1.水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室，湖北 宜昌 443002；2.智慧医疗宜昌市重点实验室，湖北 宜昌 443002；3.三峡大学 计算机与信息学院，湖北 宜昌 443002；

摘要：针对表格数据预测任务中特征隐式关系建模不足的问题，提出了一种层级多分支特征交互的表格数据预测模型。模型结合GNN的局部特征交互能力与Transformer的全局特征提取能力，采用双空间联合建模构建表格数据特征空间的图结构表示。通过双分支消息传递机制交互特征，并构建图间注意力增强跨样本交互。采用层级递进融合策略逐层整合局部与全局特征关系，捕获异构特征间的高阶隐式特征交互信息。实验结果表明，在多个公开表格数据集的预测任务中均取得了较好效果。

关键词：表格数据预测,层级特征交互,多分支消息传递,图间注意力机制

基金资助：国家自然科学基金（41901341）；三峡库区生态环境教育部工程研究中心开放基金（KF2023-1）。