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公开(公告)号：CN119089245A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411196947.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及涉及图神经网络和异构图表示学习技术领域，具体涉及一种基于关系感知标签传播的异构图节点分类方法，包括以下步骤：先根据给定的异构网络，然后对不同类型的节点进行类型特定的线性变换，并将他们的特征投影到公共特征空间，对异构网络中的目标节点，设计关系感知标签传播算法，并通过关系子图生成伪标签，随后采用基于类型注意机制的双层聚合策略进行信息传递，并将节点的多层次信息进行有效融合，使得节点特征表示更加丰富和准确。本发明通过设计关系感知标签传播方法获取伪标签，利用基于类型注意机制的双层聚合进行异构消息传递，并结合多目标优化策略，显著提高了分类性能和鲁棒性。
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