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公开(公告)号：CN116956993A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310844391.4
申请日：2023-07-11
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N20/20 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例公开了一种构建图集成模型的方法、装置及存储介质，用于有效提高经典图神经网络模型的性能，可以结合多个模型的预测结果，有效捕捉数据的多样性，从而提高节点分类的效率和准确性。本申请实施例方法包括：对原始图数据集进行预处理，得到预处理后的原始图数据集；根据所述预处理后的原始图数据集进行训练，得到基学习器，所述基学习器包括图卷积网络GCN、GraphSAGE和图注意力网络GAT中的至少两种；对所述基学习器进行集成，构建图集成模型，所述图集成模型用于节点分类。
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