公开(公告)号：CN115661550B

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211461517.1

申请日：2022-11-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张阳 ,  还章军 ,  余婷 ,  张吉

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094

公开(公告)号：CN115661550A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211461517.1

申请日：2022-11-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张阳 ,  还章军 ,  余婷 ,  张吉

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了基于生成对抗网络的图数据类别不平衡分类方法及装置，通过构建生成器，将属性图信息输入到生成器中，生成器包括低阶神经网络和高阶神经网络，学习图的局部和全局信息，学习并得到节点的嵌入表示向量；再对少样本图数据进行过采样，根据合成少数类过采样技术SMOTE原则，对学习到的每个少数类表示向量进行近邻计算，选择其最近邻节点进行插值计算，生成新的节点；然后重建平衡图数据，通过已有图的节点和边信息训练边生成器，对生成的节点进行链路预测；最后将重建的平衡图数据作为判别器的输入，进行节点分类。有效解决了数据不平衡的假阳性问题，提高了图的节点分类准确率。