[发明专利]一种面向节点多维表征的图神经网络链接预测方法在审
| 申请号： | 202211394775.2 | 申请日： | 2022-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN115618925A | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 刘博;朱念;王慧娜;李金梦;季新婵 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F40/284 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种面向节点多维表征的图神经网络链接预测方法属于推荐系统技术领域。首先，利用中文语料库对节点属性特征信息进行中文分词，扩增节点的语义表征。同时，建立预训练直推式图卷积算法，得到另一维节点表征。然后，通过自定义初始化权重系数实现两节点特征向量的拼接，完成节点语义向量和预训练向量在用户侧和物品侧向量空间映射。运用归纳式图卷积神经网络算法SAGE实现邻居节点采样和聚合，在SAGE框架中添加了节点度的信息，提高度小的节点被采样的概率，降低度大的节点被采样的概率。利用机器学习分类算法LGB作为下游分类任务，进而实现多模态跨领域的链接预测任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 节点 多维 表征 神经网络 链接 预测 方法 | ||
【主权项】：
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