一种改进图数据拓扑结构提升图神经网络性能的方法

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专利名称	一种改进图数据拓扑结构提升图神经网络性能的方法
申请号	CN202111121948.9	申请日期	2021-09-24
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-26	公开/公告号	CN113705810A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/08 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/08 学习方法〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	广西师范大学	申请人地址	广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广西师范大学	当前权利人	广西师范大学
发明人	王金艳;韦全敏;胡俊;李先贤
代理机构	桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司	代理人	陆梦云

摘要

本发明公开一种改进图数据拓扑结构提升图神经网络性能的方法，其特征在于，包括如下步骤：1）获取初始图数据集；2）预测节点标签；3）训练类别判别器；4）优化数据集；5）训练图神经网络。这种方法可增强节点嵌入表达向量的稳定性和可用性，使得优化后的图数据可直接用于训练其他的图神经网络用以提升其性能。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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