公开(公告)号：CN116662992A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310353953.5

申请日：2023-04-04

Applicant: 东北大学

Inventor： 王兴伟 ,  王鑫 ,  张大峰 ,  何强 ,  刘园

IPC: G06F21/56 ,  G06Q20/38 ,  G06N3/048 ,  G06F16/27 ,  G06N3/0464 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明的一种基于图神经网络的区块链恶意节点检测方法，包括：步骤1：采集区块链平台中各个节点的历史数据，并对历史数据集进行预处理，生成检测数据样本集，并将检测数据样本集分为训练集、验证集和测试集；步骤2：构建并优化基于图神经网络的区块链恶意节点检测模型，并通过训练集、验证集对模型进行训练；步骤3：采集区块链平台上的最新数据，利用训练好的基于图神经网络的区块链恶意节点检测模型进行恶意节点检测。本发明的恶意节点检测方法，结合图神经网络的强大嵌入能力并使用改进的参数初始化方法，能够可迁移、大范围地检测区块链恶意节点，并同时具备高效的检测性能。

公开(公告)号：CN115757897A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202210695058.7

申请日：2022-06-20

Applicant: 东北大学

Inventor： 王兴伟 ,  张大峰 ,  何强 ,  易波 ,  黄敏

IPC: G06F16/9035 ,  G06F16/36 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于知识图卷积网络的文化资源智能推荐方法，涉及推荐系统技术领域；通过建立将知识图谱与图卷积网络算法结合的图卷积模型。自动捕获知识图谱中的高阶信息和语义信息，通过使用图卷积网络算法来自动聚合知识图谱中节点的邻域特征，知识图谱中的邻居通过用户对于关系的分数来进行加权操作，表现出知识图谱中的语义信息和用户对于关系的个性化兴趣。根据项目之间的相关性来探索它们之间的潜在联系提高推荐系统的整体性能；合理扩展用户的兴趣，增加推荐项目的多样性；知识图谱中联系用户历史浏览信息和收藏信息，为推荐提供可解释性。