[发明专利]一种基于图卷积神经网络的属性图文献聚类方法在审
| 申请号： | 202110244762.6 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN113157957A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 冀俊忠;梁烨;雷名龙 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的属性图文献聚类方法，属于图数据挖掘领域。具体为利用跨层链接的图卷积神经网络进行文献属性图特征学习；利用深层聚类估计模型从节点特征中估计最优的聚类簇数目；交替执行上述两个步骤完成训练；利用训练完成的模型得到待聚类的所有文献属性图节点的特征和聚类簇估计数目；以所述特征和聚类簇估计数目为输入，利用k均值聚类方法得到文献属性图聚类结果。训练跨层链接的图卷积神经网络时，采用基于节点成对相似度的自分离正则化项，可促进同簇节点的特征相似，不同簇节点的特征远离，从而有效提升图聚类的性能。聚类估计模块实现数据驱动的聚类簇数目估计，使整个系统更适用于无标签的真实数据环境。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 属性 图文 献聚类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京工业大学，未经北京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110244762.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种面向生产实际的安全帽检测方法
- 下一篇：航油测漏系统及其测漏方法
