[发明专利]一种可信图数据节点分类方法、系统、计算机设备及应用在审
| 申请号： | 202110028476.6 | 申请日： | 2021-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN112733937A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 肖阳;邢卓林;裴庆祺;杨舟 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 李霞 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习应用之网络分析技术领域，公开了一种可信图数据节点分类方法、系统、计算机设备及应用，所述可信图数据节点分类方法包括以下步骤：1)输入拓扑图和节点特征，计算散拓扑图的离散里奇曲率；2)对曲率和节点特征进行预处理；3)对曲率进行映射，对原始特征进行重构，在包含对抗样本的图数据上进行半监督训练；4)对没有标记的节点进行分类。本发明利用离散曲率提取拓扑信息，使用残差网络重构节点特征向量，无需了解对抗样本的具体技术细节，无需大量的对抗样本进行对抗性训练，能够有效抵抗图数据上对抗样本的攻击，且在不含对抗样本的数据上也超过了现有主流模型的准确率，是一种可信的节点分类系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 可信 数据 节点 分类 方法 系统 计算机 设备 应用 | ||
【主权项】：
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