[发明专利]图节点低维表征学习方法、装置、终端设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010710242.5 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN111860783B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 吴嘉婧;郑嘉涛;郑子彬 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 李赫 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图节点低维表征学习方法、装置、终端设备及存储介质，图节点低维表征学习方法包括：对图节点进行随机游走采样；注意力机制模型评估节点之间的关联性；深度神经网络概率预测；迭代训练。本发明实施例解决了现有方法中采样算法难以利用到高阶邻居信息，且噪声过多的问题。通过使用随机游走的采样方式，可以方便地控制采样的广度和深度；通过使用注意力机制模型评估节点之间的关联性，减少了噪声的影响；还通过使用深度神经网络进行低维表征的学习，并控制近邻邻居信息的比重，增强习得的节点嵌入表征的稳定性，提高算法运行效果。 | ||
| 搜索关键词： | 节点 表征 学习方法 装置 终端设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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