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本发明公开了一种学术引用网络的节点分类预测方法、系统及存储介质,包括:定义多层异构网络,识别有用的元路径,包括与异构边连接的路径以及多跳连接;构建图转换网络,对学术引用网络的元路径进行学习,使用多个候选邻接矩阵表示新生成的网络;采用图卷积网络学习用于节点分类的有用表示;引入加权图卷积网络以区分节点本身与其邻居节点间的关系;使用标签平滑正则化后的交叉熵处理节点分类预测结果。该方法能够适用于不同结构的多层异构网络,对图卷积进行加权以提升自节点的重要性,借助标签平滑正则化使输出数据概率分布更加平滑,从
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117591675A
(43)申请公布日2024.02.23
(21)申请号202410079178.3G06N3/08(2023.01)
(22)申请日2024.01.1
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