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大规模异构图节点表示的高效学习方法及装置

摘要

本发明涉及一种大规模异构图节点表示的高效学习方法及装置。该方法计算异构图中节点的邻居的重要性,根据重要性对节点的邻居进行采样;然后根据异构图中节点的类型信息,学习节点的类型嵌入向量;然后将邻居的类型嵌入向量和属性特征进行融合,得到邻居的向量表示。本发明的大规模异构图节点表示的高效学习方法是在半监督设置下,综合利用异构图的拓扑结构、关系类型、特征属性等信息,在兼顾算法的高效性和可扩展性的情况下学习节点的向量表示,实现了对大规模异构图中缺失的节点标签的分类预测。

著录项

  • 公开/公告号CN113326884A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;北京大学;

    申请/专利号CN202110652830.2

  • 发明设计人 罗翠铃;张吉;高军;

    申请日2021-06-11

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11200 北京君尚知识产权代理有限公司;

  • 代理人邱晓锋

  • 地址 311121 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号

  • 入库时间 2023-06-19 12:24:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-16

    授权

    发明专利权授予

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