[发明专利]一种基于自适应图学习的图嵌入方法在审
| 申请号： | 202110010713.6 | 申请日： | 2021-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN112862064A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 张睿;李学龙;张运星 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/901 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应图学习的图嵌入方法，包括构建图自编码器框架、拉普拉斯嵌入、邻接矩阵的自适应学习和迭代更新求解四个步骤。图自编码器框架编码层部分采用两层图卷积神经网络，解码层部分为邻接矩阵的重构损失；拉普拉斯嵌入部分将拉普拉斯矩阵嵌入到潜在空间从而使样本点可以更准确地映射到投影子空间；邻接矩阵的自适应学习分三步：一是不再采用固定的节点邻居数量，而是服从正态分布，成为可以通过自适应学习获取的变量；二是设置迭代停止的阈值，当迭代次数大于阈值时，停止更新；三是邻接矩阵部分更新的方式；最终在迭代更新求解部分给出了模型的求解方法。本发明方法鲁棒性强、应用范围广，大大扩展了图自编码器的应用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 学习 嵌入 方法 | ||
【主权项】：
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