[发明专利]一种基于图卷积网络的缺失特征重表示方法及系统在审
| 申请号： | 202110211503.3 | 申请日： | 2021-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN113033768A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 蒋鑫龙;陈益强;沈鸿;张忠平;王永斌;刘廉如 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于图卷积网络的缺失特征重表示方法和系统，包括：提取已标注类别的训练样本的特征，将该训练样本的特征作为节点，通过距离度量得到节点与节点之间的相似关系，根据该相似关系构建节点之间形成连接边，以得到该训练样本的图网络；以该图网络中邻近样本的特征信息和图中各节点对应的标注类别，训练图卷积网络，得到特征重表示模型，通过将待分类样本的特征输入该特征重表示模型，重建该待分类样本的特征并为重建后的特征进行分类，得到该待分类样本的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 缺失 特征 表示 方法 系统 | ||
【主权项】：
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