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摘要：本发明提供一种基于Transform和对比学习的异构图神经网络容噪方法，涉及异构图神经网络技术领域。该方法首先根据节点对之间的特征相似度、转移概率和局部拓扑结构相似性对邻居节点的可信度打分，将可信度得分低于阈值的节点剪枝；构建特定于降噪场景下的Transform模型，自动的给弱噪声节点分配低的权重系数，弱化噪声节点的影响；最后在使用损失函数训练容噪异构图神经网络模型时，加入一个特定于降噪场景的对比学习损失，将目标节点与噪声节点的嵌入表示相似度降低，进一步强化容噪异构图神经网络模型的降噪能力。该方法提升异构图神经网络模型对于噪声数据的鲁棒性，使目标节点学习到干净的嵌入向量来提升下游任务的性能。
主权项：1.一种基于Transform和对比学习的异构图神经网络容噪方法，其特征在于：根据节点对之间的特征相似度、转移概率和局部拓扑结构相似性对邻居节点的可信度打分，把可信度得分低于阈值的节点剪枝；构建特定于降噪场景下的Transform模型，自动的给弱噪声节点分配低的权重系数，弱化噪声节点的影响；最后在使用损失函数训练容噪异构图神经网络模型时，加入一个特定于降噪场景的对比学习损失，将目标节点与噪声节点的嵌入表示相似度降低，进一步强化容噪异构图神经网络模型的降噪能力。
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百度查询： 东北大学 基于Transform和对比学习的异构图神经网络容噪方法
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