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发明公开
一种基于自适应子图的结构感知图对比学习方法审中-实审

公开(公告)号：CN115131605A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210665049.3

申请日：2022-06-14

申请人： 大连理工大学

发明人： 于硕 , 彭寅 , 陈志奎 , 夏锋

IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08

摘要： 本发明属于图表示学习领域，提出了一种基于自适应子图的结构感知图对比学习方法，用于图表示学习。该方法包括基于Motif的子图生成算法、图增强算法、基于Motif的子图嵌入算法、基于GNN的图嵌入算法以及子图对比学习框架。本发明可以在无监督场景下，帮助模型更好地捕捉局部语义信息，从而学习到高质量节点嵌入，用于下游图学习任务，如节点分类、链路预测、推荐系统等。本发明基于原始图中的motif信息，构建编码子图，可以有效减轻图增强对原始图语义信息的破坏；提出的基于motif的子图生成与编码策略和传统子图生成方法相比，可以捕捉更丰富的语义信息。