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[发明专利]一种跨网络边分类方法、装置、设备及存储介质-CN202310426325.5在审
发明人：沈笑;邵梦秋;周犀 -专利权人：海南大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本申请公开了一种跨网络边分类方法、装置、设备及存储介质，涉及图神经网络领域，包括：将网络对应的信息集合输入模型得到全部节点特征；基于源网络节点特征计算节点分类损失函数；基于通过源网络节点特征学习到的源网络注意力边权重计算监督注意力损失函数；基于全部节点特征构建边特征并获取对应的边分类损失函数及域分类损失函数；基于节点分类损失函数、监督注意力损失函数、边分类损失函数、域分类损失函数确定总体损失函数，判断是否下降且收敛；若是则获取当前可学习参数对应的调整后模型对网络边进行预设分类操作。本申请利用多种损失函数值对可学习参数进行调整，学习具有类别鉴别性和网络不变性的边特征，提高目标网络边分类的准确性。
一种网络分类方法装置设备存储介质

[发明专利]基于图对比学习的跨网络节点分类方法、设备及介质-CN202310181765.9在审
发明人：沈笑;薛鹏;孙德望;周犀 -专利权人：海南大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请公开了基于图对比学习的跨网络节点分类方法、装置、设备及介质，包括：对源网络历史节点和目标网络待分类节点进行自适应边权重计算，得到源网络历史节点特征和目标网络待分类节点特征，基于源网络历史节点的标签预测概率和真实标签构建节点分类损失函数，根据源网络历史节点和目标网络待分类节点的真实域标签构建域分类损失函数；基于生成的正负样本对构建特定网络图对比损失函数和跨网络图对比损失函数；基于节点分类损失、域分类损失和图对比损失以构建目标函数；判断目标函数是否符合收敛条件，若符合，对目标网络待分类节点进行节点标签预测，能提高跨网络节点分类稳定性和网络结构噪声抵抗力，匹配源网络和目标网络类别条件分布。
基于对比学习网络节点分类方法设备介质

[发明专利]一种跨网络节点分类方法、装置及计算机可读存储介质-CN202210808801.5在审
发明人：沈笑;薛鹏;周犀 -专利权人：海南大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种跨网络节点分类方法、装置及计算机可读存储介质，涉及图神经网络领域。分别获取源网络和目标网络的节点的最终节点表征，并获取最终节点预测类别标签；将最终节点表征和最终节点预测类别标签的张量积输入至条件域鉴别器中，输出节点的域表征，根据域表征将图神经网络和条件域鉴别器对抗训练，以获取在类别条件下不同网络不可区分的节点表征。上述方案通过使用最终节点表征和最终节点预测类别标签的张量积作为条件域鉴别器的输入，能够让条件域鉴别器在类别条件下尽可能区分源网络和目标网络的节点表征，让图神经网络学习在类别条件下尽可能不可区分源网络和目标网络的节点表征，实现了源网络和目标网络的类别条件分布的对齐匹配。
一种网络节点分类方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于化合物特征的天然产物活性成分计算识别方法-CN200910095647.6无效
发明人：陈新;周犀;胡彬 -专利权人：浙江大学
申请日： 2009-01-15 - 公布日： 2009-07-08 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种判别能力强的、基于化合物特征的天然产物活性成分计算识别方法，它是一种从已知结构的天然产物提取物分子中，利用化合物特征描述符，计算识别该分子有无生物活性的方法，该方法包括如下步骤：步骤A.构建用于建模的天然产物提取物分子的训练集和预测集；步骤B.搜集训练集和预测集的分子结构文件；步骤C.利用分子结构文件算出训练集和预测集的化合物特征描述符；步骤D.根据化合物特征描述符，用机器学习软件对训练集进行分类建模；步骤E.用机器学习软件结合步骤D的训练集模型来识别预测集的分子有无生物活性。该发明方法在高通量虚拟筛选和天然产物协同作用研究中有良好应用前景。
基于化合物特征天然产物活性成分计算识别方法