公开(公告)号：CN117708742A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311813349.2

申请日：2023-12-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 杨富平 ,  李昀驰

IPC: G06F18/2433 ,  G06Q50/00 ,  G06N5/01 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图神经网络以及对比学习，具体涉及一种基于对比学习的社交网络异常检测方法，包括通过社交网络构建属性图，通过图扩散的方式对属性图中节点的邻接矩阵进行扩充；对图扩散后的数据进行节点采样，每次采样分别将每个节点作为目标节点进行重启随机游走生成第一子图，屏蔽第一子图中部分得到对应的第二子图；获取第一子图和第二子图的正、负样本，将目标节点的正、负样本作为图卷积网络的输入，图卷积网络输出目标节点的异常得分；进行多次采样计算节点的综合异常分数，根据综合异常得分选择异常节点；本发明利用相同节点生成两个不同的子图，多次正负采样并进行对比学习，避免子图采样的局限性，同时提高结果的准确率。

公开(公告)号：CN117612662A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311562028.X

申请日：2023-11-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 王竞萱 ,  杨富平 ,  聂力 ,  冯沛林 ,  李昀驰

IPC: G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G06F16/31 ,  G06F16/35 ,  G06F40/126 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及一种ICD自动编码预测方法，包括：获取电子病历，利用ICD自动编码模型，输出相似度评分最高的ICD编码。该ICD自动编码模型的训练过程包括：获取电子病历文本和对应的ICD编码，预处理；构建标签树，创建课程学习任务；转化所述输入词为词向量，得到词向量序列，输入编码器；将编码器输出的特征向量输入解码器进行解码，得到标签的向量表示；将解码器得到的聚合表征输入到分类器中，得到当前层的最终输出表示；将当前层的模型参数传递到下一层进行参数初始化，预测目标更新为当前层标签树上的节点集，重复训练，直到完成在标签树最后一层上的训练为止。本发明的重点在于利用标签的结构信息简化学习任务，同时提高预测准确率。