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公开(公告)号：CN116306668A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310136040.8
申请日：2023-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于超图神经网络多角度特征融合的先决学习方法，属于数据挖掘领域。基于超图编码高阶拓扑结构的能力，依据概念在文档资源中的相关度，概念之间的语义相似度，以及文档资源与概念之间的隶属关系建模超图结构，以充分建模和表达概念之间的关联关系，对不同语义超图结构下生成的概念潜在表征进行两阶段特征融合，概念先决关系和文档先决关系联合训练优化模型。利用同义词概念扩增概念先决关系正样本以解决数据不平衡问题。上述方法提升了模型的预测精度。
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