[发明专利]对象分类方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品

权利要求书

1.一种对象分类方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标超图，所述目标超图由n条目标超边构成，所述目标超边由与同一目标实体具备关联关系的m个目标对象构成，n和m为正整数；

基于所述目标超图，生成目标对象权重矩阵，所述目标对象权重矩阵包含所述目标超图中各个所述目标对象的目标对象权重，所述目标对象权重是指所述目标对象与各个目标超边对应所述目标实体之间的关系权重；

基于所述目标对象权重矩阵对所述目标超图进行特征提取，得到各个所述目标对象分别对应的目标对象特征表示；

基于所述目标对象特征表示进行对象类别预测，得到所述目标对象对应的目标对象类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标超图，生成目标对象权重矩阵，包括：

基于所述目标超图，确定所述目标对象与各个所述目标超边对应所述目标实体之间的目标关联关系；

基于所述目标对象对应的所述目标关联关系，确定所述目标对象权重；

基于各个所述目标对象对应的所述目标对象权重，生成所述目标对象权重矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象对应的所述目标关联关系，确定所述目标对象权重，包括：

在所述目标关联关系指示所述目标对象属于所述目标超边的情况下，基于所述目标关联关系所指示的目标关联强度确定所述目标对象权重，所述目标对象权重与所述目标关联强度呈正相关关系；

在所述目标关联关系指示所述目标对象不属于所述目标超边的情况下，确定所述目标对象权重为0。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标关联关系对应的目标关联强度确定所述目标对象权重，包括：

基于所述目标关联关系所指示的所述目标关联强度，以及目标对应关系，确定所述目标对象权重，所述目标对应关系为候选关联强度和候选对象权重之间的对应关系。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标对象权重矩阵对所述目标超图进行特征提取，得到各个所述目标对象分别对应的目标对象特征表示，包括：

基于所述目标对象权重矩阵和目标超边权重矩阵，生成目标顶点度矩阵，所述目标顶点度矩阵中包含各个所述目标对象对应的目标对象的度，所述目标对象的度用于表征与所述目标对象相连的所述目标超边的数目；

基于所述目标对象权重矩阵，生成目标超边度矩阵，所述目标超边度矩阵中包含n个目标超边的度，所述目标超边的度用于表征所述目标超边上包含的所述目标对象的数目；

将所述目标对象权重矩阵、所述目标顶点度矩阵、所述目标超边度矩阵、所述目标超边权重矩阵以及所述目标超图输入特征提取网络，得到所述特征提取网络输出的所述目标对象特征表示。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包含T层卷积层，T为正整数；

所述将所述目标对象权重矩阵、所述目标顶点度矩阵、所述目标超边度矩阵、所述目标超边权重矩阵以及所述目标超图输入特征提取网络，得到所述特征提取网络输出的所述目标对象特征表示，包括：

基于第t-1对象特征表示、所述目标对象权重矩阵、所述目标顶点度矩阵、所述目标超边度矩阵、所述目标超边权重矩阵、激活函数以及第t卷积层对应的第t目标特征学习参数，确定所述第t卷积层输出的第t对象特征表示，t为小于等于T的正整数；

将第T卷积层输出的第T对象特征表示，确定为所述特征提取网络输出的所述目标对象特征表示。