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申请/专利权人：华南师范大学

摘要：本发明涉及信息技术领域，特别涉及一种异构图的节点分类方法、装置、计算机设备以及存储介质，利用异构图的拓扑结构信息，进行图嵌入，获得异构图节点属性嵌入矩阵以及异构图边关系嵌入矩阵，引用外部知识库，获得异构图中待属性补充节点相应的外部知识库子图节点属性嵌入矩阵以及外部知识库子图边关系嵌入矩阵，结合异构图节点属性嵌入矩阵、异构图边关系嵌入矩阵、待属性补充节点相应的外部知识库子图节点属性嵌入矩阵以及外部知识库子图边关系嵌入矩阵，对待属性补充节点进行属性补充，获得重构异构图节点属性嵌入矩阵，解决了低质量异构图中节点属性缺失的问题，使其更有效的应用于下游的节点分类任务，实现更加准确的异构图节点分类。

主权项：1.一种异构图的节点分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获得待分类异构图的拓扑结构信息以及预设的异构图节点分类模型，其中，所述待分类异构图的拓扑结构信息包括节点集合、边集合、节点类型集合、边类型集合以及节点属性集合，所述节点属性集合包括若干个节点的节点属性；所述异构图节点分类模型包括预嵌入模块、属性补充模块以及节点分类模块；所述预嵌入模块包括异构网络嵌入模块以及词嵌入模块；将所述待分类异构图的拓扑结构信息输入至所述异构网络嵌入模块中，根据所述拓扑结构信息中的节点属性集合，将若干个节点的节点属性进行映射处理，获得所述待分类异构图的若干个节点的映射节点属性嵌入表示，对所述映射节点属性嵌入表示，进行初始化处理，构建所述待分类异构图的初始节点属性嵌入矩阵；根据所述拓扑结构信息中的节点属性集合以及节点类型集合以及基于元路径引导的随机游走策略，构建所述待分类异构图的领域节点集合；将所述待分类异构图的初始节点属性嵌入矩阵以及领域节点集合输入至所述词嵌入模块中，采用最大化条件概率计算方法，获得所述待分类异构图的若干个节点的目标条件概率；根据所述目标条件概率，获得所述待分类异构图的若干个节点的第一节点属性嵌入表示，构建异构图节点属性嵌入矩阵；根据所述待分类异构图的拓扑结构信息中的边集合，将所述待分类异构图的节点的第一节点属性嵌入表示进行两两相减，获得若干个节点之间的相减结果，作为相应的边的第一边关系嵌入表示，构建异构图边关系嵌入矩阵；确定所述待分类异构图的若干个待属性补充节点，根据预设的外部知识库，获得若干个待属性补充节点相应的外部知识库子图节点属性嵌入矩阵以及外部知识库子图边关系嵌入矩阵；将所述异构图节点属性嵌入矩阵、异构图边关系嵌入矩阵、若干个待属性补充节点相应的外部知识库子图节点属性嵌入矩阵以及外部知识库子图边关系嵌入矩阵输入至所述属性补充模块中，对所述待分类异构图中的若干个待属性补充节点进行属性补充，获得重构异构图节点属性嵌入矩阵；将所述重构异构图节点属性嵌入矩阵以及所述待分类异构图的拓扑结构信息输入至所述节点分类模块中进行节点分类，获得所述待分类异构图的节点分类结果。

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