[发明专利]一种基于多维图卷积神经网络的社区分类方法在审
| 申请号： | 202110042958.7 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112784889A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 吴家皋;索得文;钟超然;底伟鹤 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多维图卷积神经网络的社区分类方法，首先，对预先提取的社区图数据进行预处理；其次，基于K维关系矩阵、L层图卷网络及全连接层构建多维图卷积神经网络模型；最后，将全连接层输出结果与标准分类结果计算交叉熵损失值，再将其反馈回多维图卷积神经网络，反复进行训练，直到模型收敛。本发明定义了新的K维邻接矩阵并构造了新的多维图卷积网络模型，有利于发现社区成员间的深层联系，在没有增加网络深度和数据集规模的情况下，提高了模型的训练速度和预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多维 图卷 神经网络 社区 分类 方法 | ||
【主权项】：
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