[发明专利]一种基于多源交互融合的图表示学习方法在审
| 申请号： | 202210267016.3 | 申请日： | 2022-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN114756713A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 朱东杰;孙云栋;张星东;丁卓 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（威海）;南京龙垣信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 苏州中合知识产权代理事务所(普通合伙) 32266 | 代理人： | 阮梅 |
| 地址： | 264333*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多源交互融合的图表示学习方法，包括如下步骤：提取图结构形式的网络中的节点属性、节点类别以及节点之间的邻接关系；采用基于BFS、DFS的元路径高阶邻域节点采样算法分别得到BFS和DFS高阶邻域节点集；通过一阶邻域信息聚合算法获取节点的一阶邻域信息；通过异质高阶邻域信息聚合算法获取节点的高阶领域信息；利用基于门控神经网络的多源信息融合模型将节点的自身信息、节点的高阶邻域信息以及一阶邻域信息进行融合得到节点的多源交互融合信息作为最终的向量表示；在多任务优化函数下对算法模型的参数进行优化。本发明提升了对元路径内节点信息提取能力，同时大大增强了对不同层次邻域信息的捕捉能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 交互 融合 图表 学习方法 | ||
【主权项】：
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