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基于多源异构医疗知识图谱的图表示学习方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于多源异构医疗知识图谱的图表示学习方法及装置,所述方法包括:将多源异构医疗知识图谱输入至多视图图表示学习模型,得到多源异构医疗知识图谱的图表示;其中,所述模型通过下述方式训练:将多视图图数据作为正样本,基于多视图图数据生成负样本;将正负样本输入至初始模型编码器,得到正负样本的多视图节点表示矩阵;对正样本的多视图节点表示矩阵进行加权融合,得到图节点表示矩阵,根据图节点表示矩阵确定全局图表示;根据全局图表示和正负样本的多视图节点表示矩阵对初始模型进行二分类迭代训练,直至达到训练停止条件。通过上述方法能够得到更全面的多源异构知识图谱图表示。

著录项

  • 公开/公告号CN114741527A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-07-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南理工大学;

    申请/专利号CN202210315493.2

  • 发明设计人 蔡宏民;周智超;

    申请日2022-03-28

  • 分类号G06F16/36;G06K9/62;

  • 代理机构广州三环专利商标代理有限公司;

  • 代理人陈旭红

  • 地址 510614 广东省广州市天河区五山路381号华南理工大学

  • 入库时间 2023-06-19 15:58:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-12

    公开

    发明专利申请公布

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