[发明专利]大规模异构图节点表示的高效学习方法及装置有效
| 申请号： | 202110652830.2 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113326884B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 罗翠铃;张吉;高军 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;北京大学 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 311121 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种大规模异构图节点表示的高效学习方法及装置。该方法计算异构图中节点的邻居的重要性，根据重要性对节点的邻居进行采样；然后根据异构图中节点的类型信息，学习节点的类型嵌入向量；然后将邻居的类型嵌入向量和属性特征进行融合，得到邻居的向量表示。本发明的大规模异构图节点表示的高效学习方法是在半监督设置下，综合利用异构图的拓扑结构、关系类型、特征属性等信息，在兼顾算法的高效性和可扩展性的情况下学习节点的向量表示，实现了对大规模异构图中缺失的节点标签的分类预测。 | ||
| 搜索关键词： | 大规模 构图 节点 表示 高效 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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