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公开(公告)号：CN117746131A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311762968.3
申请日：2023-12-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种面向半监督节点和超边分类的超图协作网络方法，涉及超图学习技术领域，包括超图协作网络，它是由三个主要部分组成，用于学习节点表示的节点编码器、用于学习超边表示的超边编码器和用于重构超图的解码器，该方法同时考虑了前一个节点和超边的信息以获得信息丰富的潜在表示，进一步引入超图重构误差作为正则化器来学习有效的分类器，能够解决半监督场景下的超图节点分类和超边分类的问题，并用准准确率、精度、召回率、F1分数、精准匹配率、0/1损失在多个基准数据集上与现有的几种方法进行比较，实验结果表明本方法的优越性。
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