[发明专利]基于图神经网络的时序数据自适应可信采样方法在审
| 申请号： | 202210378197.7 | 申请日： | 2022-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN114819070A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 李天泉;史晓雨;尚明生;陈浩;熊飞;罗元平 | 申请（专利权）人： | 重庆康洲大数据（集团）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人： | 武君 |
| 地址： | 401336 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的时序数据自适应可信采样方法，包括：基于时序数据构造图神经网络G；提取每一个节点的两层树拓扑连接结构；计算所有同类型节点之间的相似度；计算所有根节点的两层树拓扑连接结构中相连叶子节点的可信度；使所有根节点的可信度高于阈值；从根节点的叶子节点的数据中按照可信度的比例随机采样，将采样结果作为状态信息；将状态信息输入到图神经网络实现状态的更新和聚合，以输出最终的节点表示；将图神经网络G生成的节点表示进行拼接，利用注意力机制实现评分预测，并结合真实评分计算出MSE损失。本发明通过时间序列的归一化时间戳信息分析图神经网络邻居节点的可信度，同时根据可信度利用自适应调节采样节点的拓扑结构，能够实现对时间序列的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 时序 数据 自适应 可信 采样 方法 | ||
【主权项】：
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