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公开(公告)号：CN117114077A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311144419.X
申请日：2023-09-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N3/0895 , G06N3/042 , G06N3/082 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开一种基于全局图瓶颈表示的图自监督学习方法，通过对图数据进行增强，获得若干个与原始数据不同的图节点特征表示，在图数据增强过程中引入共享可学习cls信息瓶颈节点，cls信息瓶颈节点与图中每个节点均相连，由此来学习全局瓶颈信息，并将学习到的全局瓶颈信息回传到每一个节点；通过多层感知器分类器对每个图中的节点特征学习进行分类，输出多个增强图节点分类的结果；计算cls与节点之间的一致性正则化和监督损失；最后通过多次迭代训练获得最后的节点分类结果。
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