[发明专利]一种基于节点特征与图结构解耦的图表示学习方法在审
| 申请号： | 202310803416.6 | 申请日： | 2023-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN116933838A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 周航;周斌彬;郑增威;周展 | 申请（专利权）人： | 浙江大学;浙大城市学院 |
| 主分类号： | G06N3/042 | 分类号： | G06N3/042;G06F18/24;G06F18/25 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于节点特征与图结构解耦的图表示学习方法，包括收集原始图结构数据并标记；对图中每个节点生成特征子图与结构子图；对于特征子图，使用注意力机制和图池化得到特征子图的表示；对于结构子图，对节点特征进行重初始化，并使用图同构网络和图池化得到结构子图的表示；将特征子图表示与结构子图表示进行加权融合；将最终的节点表示输入至编码器进行节点分类任务。本发明的有益效果是：本发明考虑了在图表示学习的过程中对节点特征信息和结构信息进行了解耦，使用基于子图采样的方法分别学习节点特征信息和结构信息，使其更加适应现有的图神经网络，具有更高的泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 节点 特征 结构 图表 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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