[发明专利]用于分析关系网络图的神经网络系统和方法有效
| 申请号： | 201811497595.0 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN110009093B | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 常晓夫;宋乐 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/28 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种通过计算机执行的、用于分析关系网络图的神经网络系统和方法，该神经网络系统包括：特征提取层，用于提取关系网络图中的节点的特征向量；深度神经网络，用于对上述特征向量进行第一处理，得到第一输出；图神经网络，用于结合关系网络图的邻接信息，对上述特征向量进行第二处理，得到第二输出；其中邻接信息用于表示关系网络图所包含的各个节点之间的连接关系；以及融合层，用于对第一输出和第二输出进行融合，基于融合结果输出针对所述节点的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 分析 关系 网络图 神经网络 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种通过计算机执行的、用于分析关系网络图的神经网络系统，包括：特征提取层，用于提取关系网络图中的节点的特征向量；深度神经网络，用于对所述特征向量进行第一处理，得到第一输出；图神经网络，用于结合所述关系网络图的邻接信息，对所述特征向量进行第二处理，得到第二输出；其中所述邻接信息用于表示所述关系网络图所包含的各个节点之间的连接关系；融合层，用于对所述第一输出和所述第二输出进行融合，基于融合结果输出针对所述节点的预测结果。
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