[发明专利]基于特征融合的深层异质图嵌入模型有效
| 申请号： | 202210238639.8 | 申请日： | 2022-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN114565053B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 饶国政;冯科 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901 |
| 代理公司： | 北京知艺互联知识产权代理有限公司 16137 | 代理人： | 孙一方 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于特征融合的深层异质图嵌入方法，抽取元路径子图后，利用图注意力机制进行节点间消息传播，聚合邻域节点信息，更新中心节点的嵌入表示；使用多头注意力增强特征学习,利用残差连接增强模型对局部信息的捕捉能力；利用跳跃连接聚合各层残差图注意力卷积学习到的节点嵌入；对元路径子图进行残差图注意力节点嵌入和层间特征融合，学习单个维度表示节点信息的嵌入向量；用融合函数聚合不同语义学习到的节点嵌入信息，获取最终节点嵌入；用全连接层将学习到的节点嵌入投影到标签类别空间；用损失函数来衡量预测与真实值的损失，优化参数更新梯度直至模型收敛。本发明能够有效地融合不同层次学习到的特征，让节点自适应地选择信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 深层 异质图 嵌入 模型 | ||
【主权项】：
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