[发明专利]一种时空分布迁移下的动态图神经网络预测方法及产品在审
| 申请号： | 202211462517.3 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN115828987A | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 朱文武;王鑫;张泽阳 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/042 | 分类号： | G06N3/042;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 苟冬梅 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例涉及深度学习中的图神经网络领域，公开了一种时空分布迁移下的动态图神经网络预测方法及产品，包括：将动态图输入解耦的时空注意网络，得到节点的高阶不变时空表征和节点的高阶变化时空表征；按照节点的邻域和节点的时间戳，对节点的高阶变化时空表征进行抽样和随机替换，得到多种干预分布；根据节点的高阶不变时空表征、节点的高阶变化时空表征和多种干预分布对解耦的时空注意网络进行优化。本申请的方法通过捕捉动态图中变化和不变的模式，消除了变化模式的影响，使动态图注意力网络更依赖于不变模式的特征，在处理存在时空分布迁移的动态图时仍然具有良好的预测能力，有效的提高了动态图注意力网络的分布外泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 时空 分布 迁移 动态 神经网络 预测 方法 产品 | ||
【主权项】：
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