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公开(公告)号：CN117150018A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311174924.9
申请日：2023-09-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 一种多视图零样本节点分类网络模型训练方法，其特征在于，建立零样本节点分类网络模型，在该分类网络模型中设置一个判别器，通过最大相似度算法来获得样本中的标签；建立知识导向的零样本辅助信息模型，通过将样本的类别标签映射到知识图谱中的实体来获取用于训练和判别的零样本辅助信息；建立不可见类伪样本生成模型，通过生成特征分布与不可见类样本类似的伪样本实现广义零样本学习；建立多视图样本特征表示提取模型，通过多视图模型来获取样本的多视图特征表示；建立多视图特征融合模型，通过对比式自编码器，将样本的多视图特征表示融合成为特征向量并优化；建立图数据网络模型，通过样本之间的关联信息，优化样本的特征分布。
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