[发明专利]一种基于集成学习和多层DropNode传播的节点分类方法在审
| 申请号： | 202210366187.1 | 申请日： | 2022-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN114611630A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 林琦;于硕;孙克;夏锋 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F40/216 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 隋秀文 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于图挖掘技术领域，公开了一种基于集成学习和多层DropNode传播的节点分类方法。本发明包括如下步骤：首先，获取实验所需要使用的数据集，包括Cora、Citeseer、Pubmed三个数据集；然后，针对图数据，执行多层DropNode传播；接着，将多层DropNode传播获得的矩阵送入多层感知机(MLP模型)中进行预测，获得分类结果；再集成多个模型的分类结果；然后，计算监督损失和集成学习损失；最后，验证模型的鲁棒性和过平滑性。本发明通过半监督节点方法的实施，有效地提高了节点分类的准确率，同时很好地缓解了大多数图神经网络面临的不鲁棒和过平滑的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 多层 dropnode 传播 节点 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于大连理工大学，未经大连理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210366187.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种胸科手术可排烟电凝钩
- 下一篇：一种任务统一调度的方法、系统及介质
