公开(公告)号：CN117272017A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311071070.1

申请日：2023-08-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  王嘉 ,  邵蓥侠 ,  李昂 ,  余今 ,  管泽礼

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/098 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供一种异质图数据节点嵌入特征提取模型训练方法、嵌入特征提取方法、节点分类方法及装置，基于联邦学习的形式，在各客户端本地构建生成器和鉴别器利用对抗学习训练本地模型，并在中央服务器进行模型参数的聚合，有效保证数据隐私。同时，各客户端在本地训练的过程中，通过跨客户端通信，获取目标节点关联的跨客户端邻居节点的原始特征，并基于top‑k随机游走平的采样各类邻居参与到嵌入学习中，降低客户端数据差异对训练影响，提升联邦异质图神经网络的学习质量，提高了下游子任务的执行效率。

公开(公告)号：CN119128415A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202410968447.1

申请日：2024-07-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  余今 ,  邵蓥侠 ,  梁美玉

IPC: G06F18/20 ,  G06N3/006 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供一种在公共安全场景中认知异质图结构的方法和系统，所述方法包括：获取针对公共安全场景预先搭建的认知融合模型，所述认知融合模型包含针对公共安全场景中包含的事物和事物间关系预先搭建的异质图；基于异质图包含的语义信息和拓扑信息构建元路径，将所述异质图分解为多个邻居子图；利用标准化的拉普拉斯矩阵对选定的预设数量的元路径进行翻转，从而实现对邻居子图的扰乱，得到多个带有噪声的邻居子图；利用认知融合模型包含的谱图模型对带有噪声的邻居子图在节点预测任务中进行元认知控制，利用多层感知器在节点预测任务中对认知融合模型进行训练，训练完成后的认知融合模型用于公共安全场景中的风险评估。