[发明专利]基于最大化互信息和图神经网络的属性图群组发现方法在审
| 申请号： | 202010882758.8 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN111985623A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 熊贇;张天奇;张尧;朱扬勇 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F16/906 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 卢泓宇 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供了基于最大化互信息和图神经网络的属性图群组发现方法，其特征在于，包括步骤：利用预先训练好的图神经网络对待处理矩阵进行表征学习得到初步节点表征，并对待处理属性图进行互信息计算得到全局互信息值；利用软聚类将初步节点表征划分到多个群组的中心得到分配矩阵；根据分配矩阵对原始群组进行模块度以及待处理属性图内的互信息计算得到模块度值以及群组互信息；根据模块度值、群组互信息以及全局互信息值计算总损失，并根据该总损失通过梯度回传对图神经网络进行迭代更新直到得到群组发现结果。本方法可以实现端到端的更新图神经网络不需要分步实现，并且能更好地捕捉节点属性关系，得到准确性更高的群组发现结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最大化 互信 神经网络 属性 图群组 发现 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于复旦大学，未经复旦大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010882758.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种氨基葡萄糖预混剂的生产方法
- 下一篇：基于热力图的区域营销方法及系统
