公开(公告)号：CN119249258A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411079785.6

申请日：2024-08-07

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 李雅文 ,  孟晓龙 ,  管泽礼 ,  薛哲 ,  寇菲菲

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/098 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提供一种突发事件识别模型训练方法、识别方法及装置，基于联邦学习的架构预训练全局分类器，通过随机块模型对各客户端的局部图抽取对局部结构信息并聚合，重建带有全局信息的局部视图，通过知识蒸馏的方式，利用带有全局信息的局部视图指导局部视角下的模型优化训练，最小化两个图结构下的表示差异；利用对比学习方法，通过对图数据进行扰动和扩充，构建增强视图，并选取原图和增强试图中对应节点的表示作为正样本，不同节点的表示作为负样本，约束正负样本的表示距离，提升模型的表示学习能力和鲁棒性。