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申请/专利权人：山西大学
摘要：本发明属于机器学习领域，具体涉及一种基于高阶模体的图神经网络表征方法、设备及介质，方法包括：获取网络数据集，所述数据集包括复杂网络中的实体属性特征与实体之间的交互关系，统计复杂网络中尺寸为4的模体频数，得到相应模体实例集；构建基于高阶模体的图神经网络表征模型，所述基于高阶模体的图神经网络表征模型包括高阶视图构建模块、特征扰动视图构建模块与网络编码模块；利用所述网络数据集对基于高阶模体的图神经网络表征模型进行训练，得到基于高阶模体的图表征，作为下游机器学习任务的向量化输入。本发明利用模体共现刻画节点对间的高阶交互，有助于得到更精确的图表征用于各机器学习任务，有着很好的社会价值及商业价值。
主权项：1.一种基于高阶模体的图神经网络表征方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取网络数据集，所述数据集包括复杂网络中的实体属性特征与实体之间的交互关系，统计复杂网络中尺寸为4的六种模体，具体为：4-路径、4-圈、3-星、尾三角形、弦圈、4-团的频数，得到相应模体实例集；步骤2、构建基于高阶模体的图神经网络表征模型，所述基于高阶模体的图神经网络表征模型包括高阶视图构建模块、特征扰动视图构建模块与网络编码模块；步骤3、利用所述网络数据集对基于高阶模体的图神经网络表征模型进行训练，得到基于高阶模体的图表征，作为下游机器学习任务的向量化输入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 一种基于高阶模体的图神经网络表征方法、设备及介质
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