公开(公告)号：CN117874298A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410027438.2

申请日：2024-01-08

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 房祥飞 ,  潘庆霖 ,  张珩 ,  宦成颖 ,  武延军 ,  赵琛

IPC: G06F16/901

Abstract: 本公开提供一种面向动态超边插入的核保持方法、装置、设备及存储介质，所述方法首先在超图上对于所有的节点进行排序，并根据排序结果生成每个节点的先驱度；其次，使用先驱度值判断该超边的插入是否需要开始节点的遍历，在需要遍历的情况下进一步根据排序缩小节点的排序范围。最后，得到k核值需要变化的节点集合，并动态地更新节点的排序以及先驱度值。本发明解决了现有的动态超图插入下核保持算法速度慢的问题，解决了超边插入下核保持算法和超边删除时核保持算法速度差距大的问题，解决了现有算法需要进行大量无效遍历的问题。

公开(公告)号：CN117851888A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410036694.8

申请日：2024-01-10

Applicant: 中国科学院软件研究所

Inventor： 房祥飞 ,  潘庆霖 ,  张珩 ,  宦成颖 ,  武延军 ,  赵琛

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/082 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于融合的超图节点分类方法及装置，该方法包括：通过超图的二分表示将图和超图进行融合；在融合图结构上进行消息传递以及消息聚合后，得到节点更新后的嵌入向量表示；其中，所述融合图结构包括：由所述图中的节点组成的第一层图G1、由所述超图中的超节点组成的第二层图G2和第一层图G1与第二层图G2之间的相互连接AE12；基于节点更新后的嵌入向量表示进行节点分类，得到超图节点分类结果。本发明解决了同时进行二元关系以及多元关系学习的问题，解决了由于图和超图的模型局限性造成的图神经网络和超图神经网络节点特征提取困难的问题，解决了分类任务上准确率偏低以及在不同数据集上的模型鲁棒性问题。