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一种基于流式生成模型的反事实子图挖掘方法

Name: 一种基于流式生成模型的反事实子图挖掘方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2023105955802
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310595580.2 📄 发布日：2025/11/03

著录项目信息

申请日

2023-05-24

公开号

CN116564435A

公开日

2023-08-08

申请人

重庆邮电大学

法律状态

授权未缴费

专利类型

发明

主分类号

G16C20_50

IPC 分类号

G16C20_50 , G16C20_70 , G16B40_20 , G16B20_50 , G06N3_0455 , G06N3_047 , G06N3_048 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

图数据挖掘图数据挖掘生成模型反事实推理

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 知识图谱推理, 生物信息学, 异常检测

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摘要

本发明涉及一种基于流式生成模型的反事实子图挖掘方法，包括：获取药物分子图结构数据；将药物分子图结构的邻接矩阵A和特征矩阵X输入策略网络中预测药物分子图结构的状态转移概率和药物分子图结构转移到终止状态的状态转移概率；删除药物分子图结构中的边；利用训练好的GNN模型判断删边后的药物分子图结构的分类结果是否发生变化，将删边后的药物分子图结构分为候选子图和非候选子图；利用生成流网络中的细致平稳条件构建细致平稳损失函数，通过梯度下降法更新策略网络的参数从所有找到的候选子图中挑选出删边最少的候选子图作为最终的反事实子图，通过本发明能找到的反事实子图，可以辅助相关领域的人员进行决策，例如药物发现等工作。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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