发明专利已授权

一种基于生成对抗网络的图表示学习方法和装置

Name: 一种基于生成对抗网络的图表示学习方法和装置
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2023116320507
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311632050.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-12-01

公开号

CN117875374B

公开日

2025-04-04

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_0475

IPC 分类号

G06N3_0475 , G06N3_045 , G06N3_094 , G06F16_335 , G06F16_35 , G06F16_901 ,

技术画像

所属领域

生成对抗网络生成对抗网络图表示学习人工智能算法

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

基于生成对抗网络的无监督图表示学习方法和装置，其方法包括：预嵌入生成阶段，使用LLE降维方法对原始数据的特征进行压缩，记录降维后的结果作为预嵌入；生成对抗阶段；通过一个生成对抗网络模型，具体地学习节点的嵌入表示；生成对抗网络由生成器和鉴别器两部分构成，二者内部各自有一个节点嵌入层，基于对抗性学习的思想，互相推动对方优化节点的嵌入表示；多次执行生成对抗阶段，直至生成对抗模型收敛；此时，模型中的节点嵌入层Z^G和Z^D即为最终学习到的图节点的嵌入表示矩阵。本发明有效去除冗余信息，使GAN模型的有效优化。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117875374B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种全取代吡咯类化合物及其制备方法

当前第 / 件

一种人体姿态捕捉系统中惯性传感器与肢体标定方法

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