[发明专利]一种基于clique匹配和分层池化的图分类方法在审
| 申请号： | 202011468508.6 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112465066A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 罗敏楠;罗振飞;郑庆华;董怡翔 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q50/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 张海平 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于clique匹配和分层池化的图分类方法，其特征在于：1)基于图卷积神经网络的节点表示学习，为图中节点学习表示向量；2)基于clique匹配的池化方法，将和clique匹配的子图聚合为超节点实现池化操作；3)图表示向量生成，为每次池化操作生成的中间图学习表示向量；4)基于分层池化的图分类，将中间图的表示向量聚合得到目标图的最终表示向量，最后进行分类预测，返回预测结果。本发明所公开的基于clique匹配和分层池化的图分类方法，同现存的图分类方法相比，通过在图中进行clique匹配考虑高阶图结构；同时，本发明能够通过分层池化的方式减少特征信息损失，得到高质量的图表示向量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 clique 匹配 分层 分类 方法 | ||
【主权项】：
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