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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本申请提供一种基于图神经网络的AS关系推断方法、装置及相关设备。方法包括：对采集的路由表报文转换为边界网关协议的图结构数据；确定AS组织映射数据集，据其对图结构数据中的节点添加组织信息，并对添加组织信息后的图结构数据中的部分边预先增加边标签得到边界网关图；对边界网关图提取节点特征，确定相应的原始图，利用多维图卷积网络模型对原始图提取网络拓扑信息，将节点特征和网络拓扑信息融合得到融合结果；确定边界网关图中带有边标签和不带边标签的不均衡标签，并基于不均衡标签和融合结果利用半监督学习策略对多维图卷积网络模型进行训练，利用训练后的多维图卷积网络模型输出与边界网关图对应的边类别，根据边类别确定AS关系。
主权项：1.一种基于图神经网络的AS关系推断方法，其特征在于，包括：对采集的路由表报文转换为边界网关协议的图结构数据；确定AS组织映射数据集，基于AS组织映射数据集对图结构数据中的节点添加组织信息，并对添加组织信息后的图结构数据中的部分边预先增加边标签得到边界网关图；对所述边界网关图提取节点特征，以及确定所述边界网关图的原始图，利用多维图卷积网络模型对所述原始图提取网络拓扑信息，将所述节点特征和所述网络拓扑信息通过注意力机制进行融合处理得到融合结果；确定边界网关图中带有边标签和不带边标签的不均衡标签，并基于不均衡标签和融合结果利用半监督学习策略对多维图卷积网络模型进行训练，利用训练后的多维图卷积网络模型输出与边界网关图对应的边类别，根据所述边类别确定AS关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于图神经网络的AS关系推断方法、装置及相关设备
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