[发明专利]一种基于自适应子图的结构感知图对比学习方法在审
| 申请号： | 202210665049.3 | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN115131605A | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 于硕;彭寅;陈志奎;夏锋 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 许明章;王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于图表示学习领域，提出了一种基于自适应子图的结构感知图对比学习方法，用于图表示学习。该方法包括基于Motif的子图生成算法、图增强算法、基于Motif的子图嵌入算法、基于GNN的图嵌入算法以及子图对比学习框架。本发明可以在无监督场景下，帮助模型更好地捕捉局部语义信息，从而学习到高质量节点嵌入，用于下游图学习任务，如节点分类、链路预测、推荐系统等。本发明基于原始图中的motif信息，构建编码子图，可以有效减轻图增强对原始图语义信息的破坏；提出的基于motif的子图生成与编码策略和传统子图生成方法相比，可以捕捉更丰富的语义信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 结构 感知 对比 学习方法 | ||
【主权项】：
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