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[发明专利]一种考虑局部不变性约束的图卷积文献分类方法及系统-CN202110206857.9有效
发明人：郭启全;江东;高春东;付晶莹;张珣 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方案包括获取文献引用数据集，输入为图结构数据，生成邻接矩阵和特征矩阵，并获得每个图节点的特征最相似邻节点，加入到最近邻接数据集；输入特征矩阵和邻接矩阵，根据两层的GCN模型生成标签预测；获取所有的图节点的特征矩阵和邻接矩阵
一种考虑局部不变性约束图卷文献分类方法系统

[发明专利]一种面向教育大数据的高可用性差分隐私图生成方法-CN202310785002.5在审
发明人：董博;张纪强;赵锐;潘天泽;师斌;王余蓝;刘奥 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：一种面向教育大数据的高可用性差分隐私图生成方法，包括：首先，以原始图结构数据作为输入，利用逆向学习挖掘图中骨干网络，生成假定邻接矩阵；其次，为深化从假定邻接矩阵中的拓扑信息，依据上一步获得的假定邻接矩阵，利用编码解码器生成可能性矩阵；再次，根据隐私预算的大小，生成相应的差分隐私图，获得虚假边。最后，根据可能性矩阵，图中每个节点从真实边和虚假边中分别采样一定数量的边，总数等同于真实边数量，生成受保护的差分隐私邻接矩阵。
一种面向教育数据可用性隐私生成方法

[发明专利]基于自编码器的关系网络信息挖掘方法、装置及设备-CN202210379685.X有效
发明人：余雯 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：设备及介质，基于初始数据集先后提取出第一关系维度初始数据集、第二关系维度初始数据集和第三关系维度初始数据集以先后对初始知识图谱进行三次更新得到第三更新知识图谱，之后获取与所述第三更新知识图谱相应的用户节点矩阵和邻接矩阵，将所述用户节点矩阵和所述邻接矩阵输入至预先训练的自编码器得到重构邻接矩阵，根据所述重构邻接矩阵对所述第三更新知识图谱进行更新得到第四更新知识图谱。
基于编码器关系网络信息挖掘方法装置设备

[发明专利]一种矩阵法网络拓扑分析方法-CN201210167362.0无效
发明人：姚玉斌;刘莉 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2012-05-25 - 公布日： 2012-09-19 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种矩阵法网络拓扑分析方法，包括以下步骤：编制所分析电网的节点开关关联表、节点支路关联表、节点信息表、母线信息表；调用矩阵局部乘法确定连通图模块，得到当前电压等级内的所有母线；调用矩阵局部乘法确定连通图模块，得到所有电气岛；在矩阵局部乘法确定连通图模块时直接形成邻接矩阵按稀疏矩阵存储的两个数组AR和数组AC。本发明不再需要按照现有技术形成连通矩阵初值T(邻接矩阵)，明显地节省了内存，网络拓扑分析速度有所提高。本发明不需要以2维数组存储连通矩阵初值T，邻接矩阵稀疏存储数组AR、AC都是1维数组，程序设计时，提高了各模块的“内聚性”和数据的封装性，提高了程序的可读性和可移植性。
一种矩阵法网拓扑分析方法

[发明专利]一种小区流量预测方法、装置、设备和存储介质-CN202211472387.1在审
发明人：李利;朱琳;袁向阳 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04W24/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种小区流量预测方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：基于各个小区之间的距离形成距离矩阵，并确定距离阈值；基于所述距离矩阵和距离阈值构建邻接矩阵；对每个小区的属性信息进行特征编码；基于每个小区经特征编码的属性信息以及所述邻接矩阵形成流量预测模型并进行训练；基于训练后的流量预测模型预测小区流量。
一种小区流量预测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于图卷积的资源预测方法及装置-CN202210510836.0在审
发明人：李保敏 -专利权人：上海幻电信息科技有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： A63F13/77 文献下载
摘要：本申请提供基于图卷积的资源预测方法及装置，其中所述基于图卷积的资源预测方法包括：获取目标用户的历史资源支出信息和推荐资源信息集合，其中，所述推荐资源信息集合中包括至少一个待推荐资源信息；根据所述历史资源支出信息生成资源信息图矩阵和资源信息邻接矩阵，其中，所述资源信息图矩阵表征资源信息的特征，所述资源信息邻接矩阵表征资源节点间的连接信息；将所述资源信息图矩阵、所述资源信息邻接矩阵和所述推荐资源信息集合输入至资源支出信息预测模型进行预测处理；获得所述资源支出信息预测模型输出的每个待推荐资源信息对应的资源支出概率
基于图卷资源预测方法装置

[发明专利]钢管混凝土叠合构件撞击位移时程图卷积预测方法-CN202310909623.X有效
发明人：廖飞宇;汤思敏 -专利权人：福建农林大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种钢管混凝土叠合构件撞击位移时程图卷积预测方法，包括：获取数据集；将每组特征影响参数和横向位移值作为数据样本；定义图结构的节点、各节点之间的边和图结构；构建特征矩阵和邻接矩阵，图结构在向量空间中用邻接矩阵表示，图结构中的节点在向量空间中用特征矩阵表示；构建图卷积神经网络模型，以数据样本的特征矩阵和邻接矩阵作为输入信号，训练图卷积神经网络模型；将实际工程中的钢管混凝土叠合构件横向撞击荷载时的各特征影响参数输入训练好的图卷积神经网络模型中
钢管混凝土叠合构件撞击位移图卷预测方法

[发明专利]基于高阶接近性和矩阵补全算法的lncRNA-疾病关联预测方法-CN202110295353.9有效
发明人：林志毅;朱印廷;顾国生;孙宇平;谢国波 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于高阶接近性和矩阵补全算法的lncRNA‑疾病关联预测方法，包括以下步骤：S1：计算lncRNA相似矩阵LS和疾病相似矩阵DS的高阶接近矩阵；S2：获取疾病‑lncRNA邻接矩阵DL，所述疾病‑lncRNA邻接矩阵用于描述lncRNA‑疾病关联关系；S3：构建一个异构性的疾病‑lncRNA关联矩阵，所述疾病‑lncRNA关联矩阵整合了疾病‑lncRNA邻接矩阵DL、lncRNA相似矩阵LS的高阶接近矩阵和疾病相似矩阵DS的高阶接近矩阵；S4：采用矩阵补全法，在所述疾病‑lncRNA关联矩阵中预测lncRNA‑疾病的关联。本发明引入高阶接近性来重构lncRNA和疾病的相似度矩阵，建立一个更好的度量标准来精确描述药物或疾病之间的相似关系，采用构建异构矩阵来利用lncRNA和疾病的相似度信息来辅助预测，实现了更加准确的lncRNA
基于接近矩阵算法 lncrna 疾病关联预测方法

[发明专利]一种基于FPGA的并行超图构建方法及装置-CN202210849530.8在审
发明人：周凡;高翔;刘雪松;田翔 -专利权人：浙江大学滨江研究院
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的并行超图构建方法和装置，装置包括通信连接的计算机系统和FPGA；计算机系统被配置成用于向FPGA发送表示普通图的无向邻接矩阵，接收FPGA发送的所有超边并依据所有超边构建超图；FPGA被配置成用于接收无向邻接矩阵并存储后，依据无向邻接矩阵生成每个目标顶点对应的邻接顶点集合，并行依据邻接顶点集合构建每个目标顶点对应的超边，并将所有超边传输至计算机系统。
一种基于 fpga 并行超图构建方法装置

[发明专利]一种基于可学习邻接矩阵的脑电情绪识别系统-CN202111409489.4在审
发明人：李劲鹏;金明;李主南;陈昊;蔡挺 -专利权人：中国科学院大学宁波华美医院
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可学习邻接矩阵的脑电情绪识别系统，包括以下步骤：步骤一、数据的采集、处理和划分：将采集到的每秒的脑电信号转化为M×N的特征数据；数据划分，将一部分数据作为训练集，另一部分数据为验证集；步骤二、邻接矩阵的构建：按照电极分布图构建初始的邻接矩阵A∈RM×M，M为脑电极的数量，邻接矩阵A中，对于某一个电极i和其它任一电极j，当i和j相邻时，Aij＝1；当i和j不相邻时，Aij＝0；任意电极与自身的邻接关系为Aii＝1；步骤三、
一种基于学习邻接矩阵情绪识别系统

[发明专利]基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置-CN202110388284.6有效
发明人：张滨;张珣;杨岚雁;岳明齐;付晶莹;刘锟 -专利权人：北京工商大学;中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2021-04-10 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明是关于一种基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置，方法包括：获取文献引用数据集作为图结构数据，读取文献数据集生成对应的特征矩阵和邻接矩阵，构建相似度矩阵；分别以相似度矩阵和邻接矩阵作为聚合矩阵，对文献数据的特征矩阵进行图卷积操作，得到基于相似度矩阵的第一预测值和基于邻接矩阵的第二预测值；分别计算文献数据中标记节点的监督损失和基于第一预测值和第二预测值的所有文献节点的无监督损失，并将监督损失和无监督损失进行合并
基于对称图卷神经网络文献分类方法装置

[发明专利]一种综合交通运输网络节点重要度评估方法-CN201810775641.2在审
发明人：牛树云;李宏海;高剑;张金金;朱丽丽;侯德藻;汪林;宋向辉;王琰 -专利权人：交通运输部公路科学研究所
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：获取作为拓扑图中节点的城市，以及节点之间的各种交通方式的连接关系；获取每一节点与其他节点的每一种交通方式的子拓扑图，并确定每一种交通方式的里程和权重；针对每一子拓扑图中的里程及权重，分别生成该子拓扑图对应的里程邻接矩阵、权重邻接矩阵；并根据每一节点的子拓扑图，生成整个复合网络的总拓扑图，并生成该总拓扑图的里程邻接矩阵、权重邻接矩阵；确定复合网络总拓扑图中的每一条边的权重；确定节点的加权里程介数和加权节点度；根据专家打分确定的加权节点度的权重和加权节点介数的权重
权重邻接矩阵拓扑图子拓扑里程加权复合网络交通方式节点重要度运输网络综合交通节点度连接关系权重和重要度评估条边

[发明专利]基于半局部中心性的复杂加权交通网关键节点识别方法-CN201910426468.X在审
发明人：刘伟彦;李欣;刘涛;刘斌;勾荣 -专利权人：江苏开放大学（江苏城市职业学院）
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了基于半局部中心性的复杂加权交通网关键节点识别方法，包括步骤S1构建复杂加权交通网络：采用原始法构建交通网，将路段交叉口为节点，路段为边；生成对应邻接矩阵；根据道路等级，由邻接矩阵得到加权邻接矩阵；S2处理加权邻接矩阵，分析网络特征：计算节点的度分布、计算平均聚类系数、计算平均路径长度；根据节点的度分布和平均聚类系数大小、平均路径长度分析网络特征；S3采用半局部中心性算法识别关键节点；S4交通网关键节点排序
关键节点交通网加权局部中心邻接矩阵交通网络聚类系数网络特征度分布构建计算复杂度路段交叉口计算节点降序排序算法识别算法排序分析路段

[发明专利]一种图网络的向量表示方法及装置-CN202110157860.6在审
发明人：陈捷;方凤妹;梁秋梅;俞碧洪;栾江霞;左军 -专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种图网络的向量表示方法及装置，方法包括以下步骤：依据图网络各节点间的关联关系，构建图网络的邻接矩阵YN×N×K，其中N代表节点的个数，K代表不同类型边的数量；根据各节点在不同类型边上实际的关联次数，更新K个对应邻接矩阵中的元素值；对K个邻接矩阵进行标准化处理；应用特征提取函数f对K种边进行特征提取，形成该图网络的向量表示D(G)。通过本发明的方法，可以大为简化生成图网络向量的计算复杂度，特别是当图网络发送变化的时候，比如替换部分结构或者增加部分节点时，只需要更新有变化部分的邻接矩阵，就可以重新生成图网络的向量表示，方便模型的快速训练部署
一种网络向量表示方法装置

[发明专利]会话推荐方法和推荐模型的训练方法、装置、设备及介质-CN202111410455.7在审
发明人：张华;侯志荣;马晓楠;权爱荣;王雅楠 -专利权人：工银科技有限公司;中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：个事件按照先后点击顺序排序得到的序列；构建与所述第一会话序列对应的第一会话异构图，所述第一会话异构图以所述M个事件中的每个事件作为节点，通过有向边连接具有先后点击顺序每两个节点；基于所述第一会话异构图，提取第一出度邻接矩阵和第一入度邻接矩阵；以及利用基于图神经网络的智能推荐模型处理所述第一出度邻接矩阵和第一入度邻接矩阵，输出在所述第一会话序列之后要点击的事件的信息。
会话推荐方法模型训练装置设备介质