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本发明公开了一种基于迭代知识蒸馏的异质图神经网络模型构建方法，包括标签传播模型和特征聚合‑转换模型构成学生模型；标签传播模型对不同的元路径分别进行初始化；初始化后对节点的初始概率分布计算；根据已知信息网络中不同的节点类型，对图数据中给出的节点特征进行映射到统一的特征空间内；聚合目标节点直接邻居的节点信息并变换为无标签节点的软标签预测；将每个节点的嵌入变换为无标签点集的软标签的预测；将两个模型进行结合得到学生模型对每个节点的软预测，得出预测结果。本发明能够通过异质信息网络中的元路径和网络模式两种结
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113723608 A
(43)申请公布日 2021.11.30
(21)申请号 202111008342.4
(22)申请日 2021.08.31
(71)申请人 昆山清社网络科技有限公司
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