发明专利已授权

基于对比生成的自监督消息传递图表示学习方法

📄 申请号：CN202410625556.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-05-20

公开号

CN118446277A

公开日

2024-08-06

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_0895

IPC 分类号

G06N3_0895 , G06N3_042 , G06N3_0475 , G06N3_0455 , G06N3_084 , G06F18_214 ,

技术画像

所属领域

表示学习人工智能算法图神经网络自监督学习表示学习

应用场景

推荐系统, 社交网络分析, 知识图谱, 生物信息学, 欺诈检测

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摘要

基于对比生成的自监督消息传递图表示学习方法，包括：步骤1：数据预处理，包括：图数据处理与数据划分；将原始图数据集中的所有孤立节点加上指向自身的自环；若数据集中的连边为有向边，则将所有的有向边转换为无向边；将节点按照1:1:8的比例划分为训练集、验证集和测试集；步骤2：对比生成阶段；该阶段通过一个对比生成模型，具体地学习节点的嵌入表示；对比生成模型由对比模块和生成模块两部分构成，二者共享编码器结构，基于对比和生成的思想，共同优化节点的嵌入表示；步骤3：对比聚合阶段；将对比生成模块得到的拓扑图G的节点嵌入H传给聚合模型，由对比聚合模型对节点嵌入进行聚合，完成训练后得到本模型最终的节点嵌入。解决了生成式方法受噪声和输入特征可辨别性影响较大的问题，提升了模型的鲁棒性。

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LSTM-AM辅助的多信道ALOHA随机接入方法

当前第 / 件

一种基于历史和周边路口数据的拥堵预测算法

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