[发明专利]一种混合高低阶邻居信息的半监督分类方法在审
| 申请号： | 202011153006.4 | 申请日： | 2020-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN112085127A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 何天琪;丁宏强;江波 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳至诚化育知识产权代理事务所(普通合伙) 44728 | 代理人： | 刘英 |
| 地址： | 230000*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种混合高低阶邻居信息的半监督分类方法，包括如下步骤：A)、图卷积神经网络对一阶邻居信息进行平均聚合，进行图节点分类任务；B)、混合高阶邻接矩阵网络GCN‑H对图中不同阶数的邻居且含有不同重要信息的中心节点进行采集；C)、以右向左相乘的方式，并以稀疏矩阵的形式存储；D)、新卷积算子经过H(K+1)_b＝β4 A |
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| 搜索关键词： | 一种 混合 低阶 邻居 信息 监督 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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