一种融合异构信息网络与生成对抗网络的服务分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210856551.2
IPC分类号：G06F16/35;G06K9/62;G06F40/289;G06F40/30;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-07-20
申请人：
湖南科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种融合异构信息网络与生成对抗网络的服务分类方法
申请号	CN202210856551.2	申请日期	2022-07-20
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-10-25	公开/公告号	CN115238073A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;9;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;F;1;7;/;1;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	湖南科技大学	申请人地址	湖南省湘潭市雨湖区桃园路湖南科技大学计算机科学与工程学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖南科技大学	当前权利人	湖南科技大学
发明人	曹步清;谢湘;刘建勋
代理机构	北京盛凡佳华专利代理事务所（普通合伙）	代理人	李芳

摘要

本发明公开了一种融合异构信息网络与生成对抗网络的服务分类方法，包括如下步骤(1)服务异构信息网络构建及Metapath2vec网络表征；(2)GAN对抗训练；(3)服务分类。本发明属于互联网技术领域，具体是指一种首先针对Web服务之间的结构关系和自身的属性信息构建出异构信息网络；然后，基于元路径的随机游走并联合服务节点与邻居节点进行训练得到服务的特征嵌入；最后，采用具有关系感知的GAN模型实现对抗训练，通过生成器和判别器的极大极小化博弈学习高质量的负样本信息，对服务的特征嵌入进行优化，从而实现Web服务分类的融合异构信息网络与生成对抗网络的服务分类方法。

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！

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