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公开(公告)号：CN118410830A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410091963.0
申请日：2024-01-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06N3/042 , G06F16/901 , G06F17/16 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于图结构聚合的神经网络子图计数的方法，涉及子图同构技术领域，本发明首先对查询图和数据图进行顶点的遍历，记录每个顶点和其邻居节点所构成的图结构，然后将图结构转换为张量形式，参与到神经网络的迭代过程，最后对于不同查询图依次获得其在数据图中的子图匹配数目。本发明方法不仅丰富了节点的特征信息，且需较少的计算资源和存储空间，提升神经网络迭代阶段的执行效率，实现了减少聚合过程的计算量、减少计数误差的目的。
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