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一种基于多层次特征融合的社交关系识别方法

摘要

本发明提出了一种基于多层次特征融合的社交关系识别方法,主要涉及深度学习中通过提取和融合多层次特征进行社交关系识别的问题。首先,通过结点生成模型提取社交关系识别相关特征,并形成社交关系结点和场景结点;然后,以全连接的方式连接各社交关系结点和场景点,构建引入场景的社交关系图;接着利用门控图神经网络模拟人的思维对构建的社交关系图对进行推理;最后,通过全连接层对经过图推理后的社交关系结点进行社交关系分类。本发明充分考虑社交关系识别相关的各层次特征,通过图的形式对提取的特征进行有效融合,并引入图神经网络进行图推理,解决了社交关系识别中特征提取不充分及其融合方式过于粗糙的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN114493905A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川大学;

    申请/专利号CN202011271118.X

  • 申请日2020-11-13

  • 分类号G06Q50/00;G06N3/08;G06N3/04;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 610065 四川省成都市武侯区望江路29号

  • 入库时间 2023-06-19 15:18:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q50/00 专利申请号:202011271118X 申请日:20201113

    实质审查的生效

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