[发明专利]一种基于多层图注意力网络的关联用户识别方法及装置有效
| 申请号： | 202110794741.1 | 申请日： | 2021-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN113628059B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 胡瑞敏;肖益林;吴俊杭;甄宇;任灵飞;胡文怡 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06F18/25;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多层图注意力网络的关联用户识别方法及装置，其中的方法首先通过随机置换矩阵模拟结构噪声与属性噪声，以提高模型的自适应性；并构建了关联用户识别模型，基于注意力机制，计算每个邻居节点对目标节点的重要性；利用归一化的注意力系数以及权重矩阵，计算得到每个节点的嵌入向量，并将所有目标节点的嵌入向量融合为嵌入矩阵；将多层图注意力网络得到的多层嵌入矩阵按照权重进行融合，基于贪心策略，得到最终的嵌入矩阵；对最终的嵌入矩阵进行关联识别，得到最终结果。由于提前模拟结构噪声与属性噪声，大大提高了模型的自适应性；有效的提取了多层图注意力网络的嵌入结果，因此提高了关联用户识别的准确率，有效降低了误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 注意力 网络 关联 用户 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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