[发明专利]一种基于强化学习增强的图嵌入专家实体对齐方法在审
| 申请号： | 202210060387.4 | 申请日： | 2022-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN114819152A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 邵健;胡单春;鲁伟明;庄越挺;宗畅 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习增强的图嵌入实体对齐方法。本发明采用构建异构子图的方式，仅对待对齐实体对的n‑hop邻居进行消息聚合，直接降低计算资源要求。使用基于特征线性调制的图嵌入学习算法，引入超网络思想，以少量参数完成高计算复杂性的消息传递机制与节点更新机制，从而更好地利用节点间的交互信息。此外，本发明提出了一种强化学习增强的节点选择器，提出并在节点选择器中应用基于自监督信号的可靠性度量方法，采样一定数量的可靠边，在限制异构子图的大小的同时过滤问题边，保证参与节点更新的边的可靠性。本发明还实现了一种基于强化学习的节点采样数量更新策略，动态优化采样节点数目，增强节点选择器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 增强 嵌入 专家 实体 对齐 方法 | ||
【主权项】：
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