[发明专利]一种图神经网络的增量社交事件检测方法有效
| 申请号： | 202110118277.4 | 申请日： | 2021-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN112949281B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 彭浩;纪一鹏;张教福;黄子航;曹轩豪;李绍宁 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F40/205 | 分类号： | G06F40/205;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 | 代理人： | 李华 |
| 地址： | 100000*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种图神经网络的增量社交事件检测方法，面对流式传入的社交网络数据，提取文本中的信息进行异构信息网络建模；获取同构网络；得到同构社交消息图；采用图注意力模型对同构消息图进行学习，以获取基于知识保留增量的消息编码；同时，对消息编码进行采样进行对比学习计算损失，并且根据返回的损失调整图注意力模型的参数，训练图注意力模型；对图注意力模型进行检测得到的编码，进行聚类，得到社交事件。本发明将丰富的语义和结构信息充分融入到社交消息中，通过图神经网络保留从社交消息中获取的知识，采用对比学习技术，并且定期维护消息图，能够在不耗费过多资源的条件下提升事件检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 神经网络 增量 社交 事件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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