[发明专利]一种图中图卷积神经网络的软件系统中类交互关系预测方法在审
| 申请号： | 202210320575.6 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114860246A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 何鹏;卫操;周纯英;李辉;陈孟瑶;呙中婷 | 申请（专利权）人： | 湖北大学 |
| 主分类号： | G06F8/41 | 分类号： | G06F8/41;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430062 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种图中图卷积神经网络的软件系统中类交互关系预测方法，利用复杂网络理论，在软件网络的基础上，构建软件系统的图中图网络结构。为了获得软件系统中更多的类信息，将CEG中单个类节点再扩展成一个CIG子图，协同两种图结构进行信息挖掘。引入深度学习模型，利用图卷积神经网络和注意力机制来自动学习内部图网络CIG的特征信息，利用图卷积神经网络自动学习外部图网络CEG的全局结构信息。通过构建的图中图卷积神经网络模型对软件系统中类交互关系进行预测，提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图卷 神经网络 软件 系统 交互 关系 预测 方法 | ||
【主权项】：
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