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- [发明专利]一种基于超图变换网络的分类方法-CN202111294128.X在审
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张勇;李孟燃;李小勇;张宇晴;尹宝才
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北京工业大学
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2021-11-03
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2022-01-11
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G06K9/62
- 本发明提供了一种基于超图变换网络的分类方法，用于解决现有技术无法深刻发掘异构网络中的高阶语义信息，进而无法准确进行分类的问题。本方法提出了一个端到端的超图变换网络(Hypergraph Transformer Neural Networks，HGTN)，利用超边增幅节点间的沟通能力学习高阶关系，并挖掘不同类型节点间的语义信息。具体地，利用注意力机制为不同类型超图分配权重，级联学习原始异构超图中隐含的高阶语义信息，生成有用的元路径，以端到端的方式学习节点嵌入特征，完成节点分类任务。该方法具有良好的准确率与普适性，适用于引文网络，媒体网络，社交网络等异构网络的节点分类任务。
- 一种基于超图变换网络分类方法
- [发明专利]一种异构网内移动性参数调整方法和装置-CN201110233333.5在审
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黄亚达
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中兴通讯股份有限公司
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2011-08-15
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2013-02-20
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H04W36/00
- 本发明公开了一种异构网内移动性参数调整方法和装置，提高异构网中移动执行成功率。所述方法包括：终端选择指定小区；根据选择的指定小区，评估本终端的移动速度和/或小区的部署密度；根据评估结果，调整移动性参数。所述终端包括指定小区选择模块、评估模块和调整模块，其中：所述指定小区选择模块，用于选择指定小区；所述评估模块，用于根据选择的指定小区，评估本终端的移动速度和/或小区的部署密度；所述调整模块，用于根据评估结果，调整移动性参数本发明方法及装置通过增强的移动状态以及网络节点部署密度的评估，为自适应的对灵活多变的异构网络中终端的移动性参数进行调整，提高异构网中移动执行的成功率。
- 一种异构网内移动性参数调整方法装置
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