[发明专利]基于图卷积网络节点标签异构图的社区发现方法在审
| 申请号： | 202211093054.8 | 申请日： | 2022-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN115577757A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 施振佺;张翁坚;曹阳;沈琴琴;施佺 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06N3/0464 | 分类号： | G06N3/0464;G06N3/0895;G06N3/048;G06Q50/00;G06F17/16 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络节点标签异构图的社区发现方法，步骤如下：将需要进行社区发现的网络转化为图结构，确定图的部分标签信息；通过训练子集选择参数选择用来训练的节点；构造节点标签异构图；构建基于图卷积网络节点标签异构图模型，进行异构消息传递，学习节点和标签的表征；确定伪标签迭代扩大训练集，并区分每个伪标签节点的重要性；通过图卷积网络节点标签异构图模型向自适应训练提供未标记节点的预测概率，其返回可靠的伪标记节点给GCN扩入训练集，利用学习到的节点表征进行社区发现。本发明考虑到标签携带了丰富的有价值的信息且有利于节点的分类和聚合，将每个标签建模为类内节点的虚拟中心，然后联合学习节点和标签的表征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 网络 节点 标签 构图 社区 发现 方法 | ||
【主权项】：
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