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发明公开
一种用来提升低度顶点上链路预测性能的损失函数赋权方法和系统审中-实审

公开(公告)号：CN117540770A

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202311546499.1

申请日：2023-11-20

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 古晓艳 , 李子威 , 周玉灿 , 樊海慧 , 李波 , 孟丹

IPC: G06N3/042 , G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种用来提升低度顶点上链路预测性能的损失函数赋权方法和系统。该方法包括：定量分析顶点级正负样本数量上的差异；以平衡顶点级正负样本数量上的差异和保持整体上正负样本数量的均衡为目标进行加权操作，并对权重进行平滑操作以降低加权操作对高度顶点的影响，得到加权方法；采用所述加权方法对损失函数中每一个负样本项进行加权，得到链路预测损失函数；将所述链路预测损失函数应用于链路预测任务，通过训练图神经网络实现链路预测。本发明以一种普遍存在于基于图神经网络的链路预测模型上的性能问题为出发点，提出了一种非参数且一般化的损失函数赋权方案，能够明显的提升低度顶点上的链路预测性能。

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