发明专利 已授权

基于三元互信息图对比学习的网络节点分类算法

📄 申请号:CN202311595277.9 📄 发布日:2026/09/21

著录项目信息

申请日
2023-11-24
公开号
CN117633699B
公开日
2024-06-07
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

技术画像

应用场景

社交网络分析, 推荐系统, 网络安全, 知识图谱, 数据挖掘

摘要

本发明公开了一种基于三元互信息图对比学习的网络节点分类算法,涉及数据挖掘技术领域,包括:对目标图数据集进行两次数据增强,获得视图#imgabs0#通过共享权重的GNN编码器将#imgabs1#编码得到特征表示H1,H2;通过共享权重的映射头h(·)将H1,H2的非线性变化映射到指定特征空间表示Z1,Z2;通过共享权重的解码器d(·)解码Z1,Z2得到D1,D2;通过引入视图之间和视图与原图之间的互信息的计算,以最大化三元互信息,从而更好地区分有用的信息和对任务无益的信息,获得更具实用性的表示,并且能够更好地应用于下游任务,减轻了过拟合,提高了模型的泛化能力,使模型性能指标显著提高。

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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: CN117633699B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

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