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公开(公告)号：CN113609338A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110845917.1
申请日：2021-07-26
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F16/901 , G06K9/62 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种基于意见演化的图嵌入方法及系统，所述方法包括：将带有稀疏属性和标签的网络中的节点，通过全局共享的可训练权重矩阵映射到低维空间；通过邻接矩阵计算图上所有节点和邻居的欧式距离；设置超参数，根据超参数和欧氏距离的比较，让图上节点形成置信邻居的集合；设置新的节点信息聚合规则，邻居聚合权重由其欧式距离归一化所得；通过每一轮置信邻居更加严格的要求，让信息聚合达到稳定状态。本发明利用矩阵计算，让图上求距离的操作切实可行，通过欧氏距离为邻居分配权重，增加模型的可解释性，通过新的信息聚合规则以及置信邻居的设置，来确定图上节点的感受野，解决了需要手动堆叠隐藏层的缺陷。
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