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申请/专利权人：广州大学

摘要：本申请公开了一种用户身份识别方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取待处理的原始图，其中，原始图包括多个目标用户节点；从原始图中提取每一目标用户节点对应的一阶子图；基于局部自注意力机制确定每个一阶子图对应的子图向量表示；利用全局自注意力机制对各个子图向量表示进行更新，得到各个一阶子图对应的目标节点表示；利用已经训练好的多层感知器对目标节点表示进行预测，得到多层感知器输出的预测结果；基于预测结果确定目标用户的身份类别信息。通过上述方法，本申请能够提高用户身份识别的准确性。

主权项：1.一种基于局部信息和全局信息的用户身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理的原始图，其中，所述原始图包括多个目标用户节点；从所述原始图中提取每一目标用户节点对应的一阶子图；基于局部自注意力机制确定每个所述一阶子图对应的子图向量表示；利用全局自注意力机制对各个所述子图向量表示进行更新，得到各个所述一阶子图对应的目标节点表示；利用已经训练好的多层感知器对所述目标节点表示进行预测，得到所述多层感知器输出的预测结果；基于所述预测结果确定所述目标用户的身份类别信息；其中，所述一阶子图包括所述目标用户对应的多个一阶用户节点；所述基于局部自注意力机制确定每个所述一阶子图对应的子图向量表示，包括：利用所述局部自注意力机制对各个所述一阶用户节点的初始向量表示进行初步更新，得到各个所述一阶用户节点对应的中间向量表示；将各个所述中间向量表示进行池化处理，得到所述一阶子图对应的子图向量表示；其中，所述利用所述局部自注意力机制对各个所述一阶用户节点的初始向量表示进行初步更新，得到各个所述一阶用户节点对应的中间向量表示，包括：从所述一阶子图中依次获取待更新的用户节点；依次确定所述待更新的用户节点对应的相关一阶用户节点；利用所述局部自注意力机制依次确定所述待更新的用户节点与相关一阶用户节点之间的权重比值；基于所述权重比值，依次得到所述待更新的用户节点对应的中间向量表示；其中，所述将各个所述中间向量表示进行池化处理，得到所述一阶子图对应的子图向量表示，包括：将各个所述中间向量表示进行平均池化处理，得到所述一阶子图对应的子图向量表示；其中，所述中间向量表示包括第一维度值和第二维度值，所述子图向量表示也包括第一维度值和第二维度值；所述将各个所述中间向量表示进行平均池化处理，得到所述一阶子图对应的子图向量表示，包括：将所有所述中间向量表示中的第一维度值进行求平均值，得到所述子图向量表示的第一维度值；将所有所述中间向量表示中的第二维度值进行求平均值，得到所述子图向量表示的第二维度值；根据所述子图向量表示的第一维度值和第二维度值，得到所述一阶子图对应的子图向量表示。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州大学 用户身份识别方法、系统、设备及存储介质