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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于伪标签去偏的引文网络中论文领域分类方法、装置及介质，所述方法为于图神经网络的编码器获取引文网络中每个视图的节点表示；基于半监督节点分类器为引文网络中未标注研究领域类别的数据分配的伪标签来选择负样本，建立对比学习任务；引入伪标签去偏法，处理引文网络数据集中论文研究领域类别分布的不均匀性问题；构建包括标签节点的分类损失、采样节点的对比损失以及自适应边界损失组合损失函数，对图神经网络进行优化，使其学到更具有判别性和泛化性的节点表示，实现对引文网络中的论文研究领域进行分类。本发明可以更好的应用于大量未标注标签的引文网络中，对引文网络中论文的研究领域的分类更准确高效。
主权项：1.一种基于伪标签去偏的引文网络中论文领域分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1基于图神经网络的编码器获取引文网络中每个视图的节点表示；2基于半监督节点分类器为引文网络中未标注研究领域类别的数据分配的伪标签来选择负样本，以建立对比学习任务；3引入伪标签去偏法，处理引文网络数据集中论文研究领域类别分布的不均匀性问题；4构建包括标签节点的分类损失、采样节点的对比损失以及自适应边界损失组合损失函数，对图神经网络进行优化，使其学到更具有判别性和泛化性的节点表示，实现对引文网络中的论文研究领域进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 基于伪标签去偏的引文网络中论文领域分类方法、装置及介质
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