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发明专利
已授权
一种基于图神经网络系统的文献分类方法
📄 申请号：CN202210915495.5
📄 发布日：2026/03/25
著录项目信息
申请日
2022-08-01
公开号
CN114997340A
公开日
2022-09-02
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06K9_62
IPC 分类号
G06K9_62
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
图神经网络
图神经网络
文本分类
深度学习
应用场景
学术文献管理, 文献检索, 知识图谱构建, 文本挖掘, 科研信息处理
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摘要
本发明涉及一种基于图神经网络系统的文献分类方法，设计基于图滤波核和广义非凸范数的图神经网络系统，按处理流程分为第一多层感知器模块、线性整流函数模块、第二多层感知器模块、目标图神经网络模块、归一化指数函数模块，目标图神经网络模块基于图滤波核和广义非凸范数构建，包括用于对图信号进行有用信息提取的图滤波核项、用于对图信号进行全局图光滑处理的图拉普拉斯正则项、以及用于对图信号进行局部图光滑处理的广义非凸范数项，并在应用中，采用预测校验下降上升算法求解该目标图神经网络模块；如此由图神经网络系统构成待训练网络，并进行训练，获得文献分类模型，能够有效提高对文献的分类精度，以及实际文献应用的工作效率。
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
基于邻居增强的图神经网络会话推荐方法、系统及设备
当前第 / 件
多变压器的整流电路
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2022109154955 · 南京邮电大学
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