发明专利已授权

一种基于拓扑结构保持的图表示学习方法及系统

📄 申请号：CN202210464131.X 📄 发布日：2026/05/13

著录项目信息

申请日

2022-04-29

公开号

CN114863234A

公开日

2022-08-05

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_80

IPC 分类号

G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图表示学习图表示学习图神经网络机器学习

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 知识图谱, 生物信息学, 金融风控

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摘要

本发明公开一种基于拓扑结构保持的图表示学习方法及系统，能在保持图数据拓扑不变性的前提下，融合拓扑结构和语义特征来共同提高图表示学习的质量；方法包括：针对图数据的特性，设计拓扑结构保持的自监督任务；输入图数据，使用图卷积神经网络对其进行特征编码，从而学习到节点的初始向量表示；将学习到的节点初始向量表示输入到TGSSL(Topology‑preserving Graph Self‑Supervised Learning)模型进行图自监督学习，最终在结构保持的基础上获得高质量的节点向量表示。本发明能有效解决现有图表示学习方法在学习节点向量时无法有效融合结构信息的问题。

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

一种熊果苷偶联物及其应用

当前第 / 件

一种基于知识约束的MCT完形填空智能出题方法及系统

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