[发明专利]GCN模型的建立方法、装置、服务器及存储介质在审
| 申请号： | 201811234981.0 | 申请日： | 2018-10-22 |
| 公开（公告）号： | CN109460492A | 公开（公告）日： | 2019-03-12 |
| 发明（设计）人： | 王慧龙;陈晨 | 申请（专利权）人： | 武汉极意网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;H04L29/06 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 湖北省武汉市东湖开发区大学园路武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种GCN模型的建立方法、装置、服务器及存储介质。本发明从样本访问请求中提取样本事件相关的样本属性，再根据所述样本事件相关的样本属性、以及各样本属性与所述样本事件的关系生成样本图数据，然后获取所述样本事件对应的样本事件类型，并将各样本事件的样本事件类型与样本图数据进行对应，最后根据所述样本图数据及对应的样本事件类型对初始GCN模型进行训练，获得预设GCN模型，在建立预设GCN模型时不仅考虑属性，还考虑了各样本属性与样本事件的关系，能够提高识别准确率，增加了人工智能模型用户行为的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 样本属性 事件类型 样本图 存储介质 预设 服务器 人工智能模型 关系生成 样本访问 用户行为 准确率 | ||
【主权项】：
1.一种GCN模型的建立方法，其特征在于，所述GCN模型的建立方法包括以下步骤：获取样本访问请求；从所述样本访问请求中提取样本事件相关的样本属性；根据所述样本事件相关的样本属性、以及各样本属性与所述样本事件的关系生成样本图数据；获取所述样本事件对应的样本事件类型，并将各样本事件的样本事件类型与样本图数据进行对应；根据所述样本图数据及对应的样本事件类型对初始GCN模型进行训练，获得预设GCN模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉极意网络科技有限公司，未经武汉极意网络科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811234981.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
