[发明专利]一种基于层次化图卷积神经网络模型的案源线索分类处理方法在审
| 申请号： | 202111341170.2 | 申请日： | 2021-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN114154022A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 张鹏帅;温广琪;李岚婷;曹鹏 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06F16/906;G06F40/126;G06F40/151;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门加减专利代理事务所(普通合伙) 35234 | 代理人： | 包爱萍 |
| 地址： | 110004 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于层次化图卷积神经网络模型的案源线索分类处理方法，包括：对案源数据集进行预处理，将案源线索文本数据转化为包含文本逻辑关系的图数据；多阈值稀疏图的构建，利用不同阈值分割转换后的图数据，构造不同级别的稀疏图；针对步骤二中得出的稀疏图，使用层次图卷积网络学习图的拓扑结构以及图与图之间的关联关系；使用不同阈值的图，构建不同的Hi‑GCN进行分类，最后通过集成分类器得到最终的案源线索分类结果。本发明通过构建稀疏图，并使用多层次的图卷积网络以及集成学习来进行图学习并捕捉多图之间的内在相关性，以改进用于图数据分类的网络嵌入学习，使网络能够提高图数据的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 图卷 神经网络 模型 案源 线索 分类 处理 方法 | ||
【主权项】：
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