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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学
摘要：本申请提供一种基于多层次图变分推断的服务网络感知学习方法，涉及大数据处理技术领域。本申请调用与目标服务网络匹配的目标分层次图变分推断网络模型，基于该目标服务网络的实际图结构数据构建适配的实际分层隐空间图结构，并对该实际分层隐空间图结构进行分层次相互作用学习，得到隐空间分层相互作用变量在该实际分层隐空间图结构处的实际高斯分布参数，而后基于实际高斯分布参数进行重参数化处理，得到可表征目标服务网络中每个网络节点与其他网络节点的实际相互作用关系状况的实际隐空间分层相互作用变量数据，以实现对目标服务网络内部复杂节点相互作用关系的精准感知，便于提升目标服务网络的下游任务执行质量。
主权项：1.一种基于多层次图变分推断的服务网络感知学习方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标服务网络的实际图结构数据；调用与所述目标服务网络匹配的目标分层次图变分推断网络模型，基于所述实际图结构数据构建所述目标服务网络的实际分层隐空间图结构，并对所述实际分层隐空间图结构进行分层次相互作用学习，得到隐空间分层相互作用变量在所述实际分层隐空间图结构处的实际高斯分布参数，其中所述隐空间分层相互作用变量用于表示对应服务网络中各个网络节点之间的相互作用关系；调用所述目标分层次图变分推断网络模型基于所述实际高斯分布参数进行重参数化处理，得到所述目标服务网络的与所述实际图结构数据匹配的实际隐空间分层相互作用变量数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院 北京航空航天大学 一种基于多层次图变分推断的服务网络感知学习方法
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