[发明专利]基于注意力机制的层次化图卷积网络的属性图深度聚类方法在审
| 申请号： | 202110695732.7 | 申请日： | 2021-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN113486934A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 董永峰;王子秋;史进;李林昊;董瑶 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津企兴智财知识产权代理有限公司 12226 | 代理人： | 蒋宏洋 |
| 地址： | 300450 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于图卷积网络的属性图深度聚类方法，考虑了图卷积网络自适应的，层次化的学习邻居节点的必要性，提出基于注意力机制的层次化图卷积网络，解决了图卷积网络学习周围邻居节点信息不够充分的缺陷。本发明对图卷积网络迭代隐藏层，使其可以学习到多跳邻居信息，并在第一个隐藏层中加入注意力机制，使其自适应的学习一阶邻居信息，因为一阶邻居信息对节点来说关系更近，更重要。通过实验结果分析，这样的改进对于属性图深度聚类任务上，可以显著提高聚类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 层次 图卷 网络 属性 深度 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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