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公开(公告)号：CN115345275A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210835525.1
申请日：2022-07-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于G‑GCN模型的社会团体节点表示方法及设备，包括：图中的一节点首先学习邻居节点的特征表示，不同出度入度的边构成了中心节点的邻接矩阵，其中邻接矩阵中表示为不同特征的不同聚合方式；完成邻居节点的特征表示后，再对自身节点特征进行一次传播，完成中心节点与自身节点，邻居节点的特征表示；进行节点的团体特征聚合，根据节点所在的团体进行再一次的节点表示嵌入，在一次特征聚合后，结果获取到节点的信息以及所有节点所在的团体，此时提取团体的特征表示，再对团体的特征表示，得到的第一次节点特征表示；再次根据上述的方式进行聚合，自此完成所有节点的全部信息。本发明能够有效挖掘事件背后的团体人物关系网。
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