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申请/专利权人：南昌航空大学
摘要：本发明提供一种基于图对比学习的学术网络论文分类方法，该方法利用元路径将学术网络建模为不同语义的论文子图，同时综合考虑元路径中不同类型节点信息，对论文节点特征进行重构从而构建论文子图的元路径视图，能够学习到更全面的论文节点特征，提高分类的准确率，分别对大度论文节点和小度论文节点设置不同的数据增强策略以消除论文交互数据的长尾分布问题，从而构建增强视图，使其适用于各种长尾分布的场景，利用图对比学习方法对元路径视图和增强视图的嵌入向量进行对比学习，得到了更全面、更有效的论文嵌入向量，通过多层感知机对论文节点进行分类，最终提高了学术网络论文分类的准确性。
主权项：1.一种基于图对比学习的学术网络论文分类方法，其特征在于，包括：步骤S1，在学术资源平台获取待分类论文构成的学术网络数据集，构建节点的初始特征向量，所述初始特征向量包括：通过统计论文的关键字构建的论文节点的初始特征向量，以及通过随机初始化得到的作者和会议节点的初始特征向量；步骤S2，依据元路径构建学术网络中不同语义的论文子图；步骤S3，依据所述论文子图和所述初始特征向量构建元路径视图，学习论文节点在元路径视图中的嵌入向量，将不同语义下的元路径视图嵌入向量进行融合，并通过多层感知机进行投影得到元路径视图下的最终嵌入向量；步骤S4，依据所述论文子图和所述初始特征向量构建增强视图，学习论文节点在增强视图中的嵌入向量，将不同语义下的增强视图嵌入向量进行融合，并通过多层感知机进行投影得到增强视图下的最终嵌入向量；步骤S5，分别构建元路径视图的损失函数和增强视图的损失函数，并将元路径视图的损失函数和增强视图的损失函数进行加权融合得到总对比损失函数，通过总对比损失函数优化元路径视图下的最终嵌入向量和增强视图下的最终嵌入向量，得到优化后的元路径视图下的最终嵌入向量和优化后的增强视图下的最终嵌入向量；步骤S6，拼接优化后的元路径视图下的最终嵌入向量和优化后的增强视图下的最终嵌入向量，得到拼接后的嵌入表示，将拼接后的嵌入表示输入到论文分类模型中得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌航空大学 一种基于图对比学习的学术网络论文分类方法
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