[发明专利]基于元路径多级图注意力网络的异质图表示学习方法在审
| 申请号： | 202111519519.7 | 申请日： | 2021-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN114861863A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 宋凌云;刘杰;尚学群;高莉;谭亚聪;张颖 | 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;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于元路径多级图注意力网络的异质图表示学习方法，包括四个模块：基于元路径的简单图与超图构造模块、简单图特征聚合模块、超图特征聚合模块以及节点类型预测模块；基于元路径的多级图构造模块通过元路径分别提取异质图中的成对与非成对关系，进而构造对应的简单图与超图；简单图特征聚合模块用于对简单图上的节点特征进行初步聚合；超图特征聚合模块进一步将高阶关系以及中间路径信息融入节点特征；节点类型预测模块利用异质图中多种类型的节点对模型进行训练，并输出节点表示用于下游分类或聚类任务。将超图引入异质图表示学习研究中，超图可直接包含任意数量的目标节点，从而完整地保存异质图中的多元关系，不会产生语义丢失。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 路径 多级 注意力 网络 图表 学习方法 | ||
【主权项】：
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