[发明专利]一种可解释的图神经网络预测方法、系统和装置在审
| 申请号： | 202010885538.0 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN112016620A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 李厚意;何昌华 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都七星天知识产权代理有限公司 51253 | 代理人： | 杨永梅 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书提供一种可解释的图神经网络预测方法、系统和装置，所述方法包括：将图神经网络中的多个节点通过训练好的决策树模型映射为多个N维的独热编码，每个独热编码对应决策树的一个叶子节点；将节点的独热编码和至少一个邻居节点的独热编码输入训练好的预测模型，所述预测模型包括传播层、融合层、拼接层和回归层，其中：传播层基于训练好的传播模型，获取至少一个N维的传播向量；融合层基于至少一个N维的传播向量，获取N维的融合向量；拼接层将节点N维的独热编码和N维的融合向量拼接，得到节点的2N维的表示向量；回归层基于节点的表示向量得到预测结果；基于决策树以及节点的2N维的表示向量，获取节点的预测结果的解释。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 可解释 神经网络 预测 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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