发明专利已授权

一种基于图卷积神经网络与词向量的节点分类方法

Name: 一种基于图卷积神经网络与词向量的节点分类方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2021113617902
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111361790.2 📄 发布日：2026/08/25

著录项目信息

申请日

2021-11-17

公开号

CN114036298B

公开日

2024-02-02

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_35

IPC 分类号

G06F16_35 , G06F40_289 , G06F40_295 , G06F40_211 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_0499 , G06N3_088 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

社交网络分析, 知识图谱构建, 推荐系统, 文本分类, 网络节点分析

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摘要

本发明公开了一种基于图卷积神经网络与词向量的节点分类方法，包括：将图中节点表示为文本，构建文本数据集，对文本数据集中文本进行分词；使用Word2Vec模型对分词后的文本进行词向量表示；通过数据集内节点与边的信息，得到对应图的标准化邻接矩阵、标准化Laplacian矩阵，利用标准化邻接矩阵、标准化Laplacian矩阵赋权求和结果表示图的结构信息；以词向量表示节点的特征，与图的结构信息相结合作为GCN图卷积神经网络的输入，得到节点的向量嵌入；将节点的向量嵌入输入多层感知机进行节点分类操作，得到分类结果。显著的提高了节点分类任务的效果。

常见问题

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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

20240202

✅ 授权

20220301

?? 实质审查的生效：

20220211

📄 公开

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