[发明专利]一种基于混合正则图神经网络的节点分类方法在审
| 申请号： | 202310424709.3 | 申请日： | 2023-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN116484073A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 文成林;曹飞龙;宋执环;张清华 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06F16/901;G06N3/0499;G06N3/048;G06N3/08;G06F18/24 |
| 代理公司： | 北京中安信知识产权代理事务所(普通合伙) 11248 | 代理人： | 李彬;徐林 |
| 地址： | 525000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请属于图结构数据处理领域，特别涉及一种基于混合正则图神经网络的节点分类方法。本发明的目的是提供一种基于混合正则图神经网络的节点分类方法。此方法从图信号重构的角度出发，受稀疏表示方法的启发，根据优化函数分别求解字典以及稀疏表示系数，最终两者相乘得到高质量的节点表示。具体来说，该方法的求解过程使用的是算法展开的思想。该方法中，数据驱动与模型驱动同时被运用。先根据数据驱动的字典学习网络求解出字典，然后根据模型驱动的不动点迭代算法求解相应的表示。之后，在多次两种驱动方式交替迭代之后，易于分类的优质节点表示被计算得出。最终，经过一个分类器，图数据中的节点可以被精准分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 正则 神经网络 节点 分类 方法 | ||
【主权项】：
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