发明专利 已授权

一种用于图神经网络训练的单层增强负样本生成算法

📄 申请号:CN202211491358.X 📄 发布日:2026/09/21

著录项目信息

申请日
2022-11-25
公开号
CN115858924B
公开日
2025-12-23
申请人
成都理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

图数据分析, 推荐系统, 社交网络分析, 知识图谱, 金融风险识别

摘要

本发明公开了一种用于图神经网络训练的单层增强负样本生成算法,涉及深度图神经网络训练领域,可应用于互联网推荐系统等应用场景,包括:考虑协同过滤推荐任务的节点信息传播和聚合特点以及GNN过平滑问题,将信息论中的信息扁平化理论结合到负样本生成策略,提出单层增强的负样本合成策略,只跟踪样本的最强特征或是与目标最相关的关联,同时关注数据稠密度与聚合嵌入之间的关系,对具有不同稠密度特征的数据集选择不同层数的单层聚合嵌入进行正负样本嵌入插值,生成构造负样本,减轻了推荐系统模型训练中的过拟合,提高了模型的泛化能力;本发明算法可以直接插入现有的基于GNN的推荐算法中改善模型训练,使模型性能指标显著提高,节省计算开销。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
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