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发明公开
提升图神经网络节点预测准确性的方法、设备及介质无效

公开(公告)号：CN118036655A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410446003.1

申请日：2024-04-15

Applicant: 中国科学技术大学

Inventor： 王杰 , 石志皓 , 路方华 , 陈瀚铸 , 连得富 , 吴枫

IPC: G06N3/042 , G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种提升图神经网络节点预测准确性的方法、设备及介质，方法包括：步骤1，获取图神经网络属性图的节点属性、图结构数据矩阵、节点标签数据矩阵，根据节点属性的数据模态选择对应的预训练大模型；步骤2，用图结构数据矩阵和节点标签数据矩阵计算出K跳标签；步骤3，根据K跳标签计算反标签，用反标签微调所选择预训练大模型参数的同时固定图神经网络参数；步骤4，固定微调后预训练大模型参数，向该预训练大模型输入节点属性，推理并存储相应的低维节点特征向量；步骤5，基于原始的节点标签数据矩阵训练图神经网络，用训练后的图神经网络按得出的低维节点特征向量和图结构数据矩阵进行节点属性预测。该方法能提升节点预测准确性。

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