[发明专利]一种基于张量图卷积网络的节点分类方法及系统在审
| 申请号： | 202210536635.8 | 申请日： | 2022-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN114912529A | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 陈川;吴哲彬;郑子彬 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 杨小红 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于张量图卷积网络的节点分类方法及系统，方法包括：根据图数据生成多个不同视角的单视角增强图，根据图数据和得到的多个单视角增强图进行张量化操作得到一个多视角增强图；其中，图数据包括图的邻接矩阵和特征矩阵，特征矩阵由图中所有节点的特征向量构成，多视角增强图包括邻接张量和特征张量，邻接张量的每个前切面表示对应视角的单视角增强图的邻接矩阵，特征张量的每个前切面表示对应视角的单视角增强图的特征矩阵；将多视角增强图的邻接张量和特征张量输入到训练好的张量图卷积网络模型中，输出图数据中各节点的预测分类结果。本发明从图数据预处理和模型架构提高张量图卷积网络模型的鲁棒性，遭受对抗攻击时仍较稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 图卷 网络 节点 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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