公开(公告)号：CN114943325A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210655056.5

申请日：2022-06-10

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 冯箫 ,  徐永东 ,  邓晓榕 ,  柴婷婷 ,  李宁 ,  闫健恩 ,  郭长勇

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G06F16/9536

Abstract: 本发明公开了一种基于多跳信息的图卷积聚类网络设计方法，包括：自编码器模块、多跳信息模块以及多重自监督模块。本发明可用于社交网络、舆情事件等领域的潜在群体发现，对参与用户实现聚类分析。采用上述方案，解决了现有聚类方案等同看待不同特征重要性和忽视社群中远距离邻居对用户结点影响的问题，通过对不同特征的提取，能够更加全面地考量用户之间的群体关系，提升聚类的准确度；通过对不同的特征分配不同的权重系数，能够让主要的特征在聚类中发挥重要作用，避免了过度放大辅助特征的作用。通过多重自监督模块的设计，能够将自编码器模块和多跳信息模块统一在一个框架里，更好地指导模型的训练与更新。