公开(公告)号：CN119832329A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411939464.9

申请日：2024-12-26

Applicant: 南京理工大学 ,  北京空间飞行器总体设计部

Inventor： 张桐 ,  凌绍翔 ,  崔振 ,  王丹 ,  徐超 ,  董方 ,  韩易伸 ,  王翠莲

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种大规模自监督图表示的节点分类方法，涉及电子信息技术领域，包括以下步骤：首先对节点特征进行掩码操作，利用部分可观测的节点信号和输入邻接矩阵来重构被掩码的节点特征；设计GCN和MLP两种编码器，并在嵌入空间中最大化它们之间的相关性；通过两个编码器获得节点嵌入表示，特征进行融合得到具有较强表征能力的节点嵌入，基于GCN的解码器以重构节点特征，并最大化重构特征与原始特征的相关性。本发明采用上述一种大规模自监督图表示的节点分类方法，在推理过程中仅使用MLP大大加快推理速度，易于延迟敏感的应用的部署。通过对MLP进行梯度截断，其参数更新来自于GCN，减少了可训练参数，提高训练效率。