[发明专利]基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置有效
| 申请号： | 202110388284.6 | 申请日： | 2021-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN112966114B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 张滨;张珣;杨岚雁;岳明齐;付晶莹;刘锟 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学;中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F18/2415;G06F18/214;G06F18/22;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京中和立达知识产权代理有限公司 11756 | 代理人： | 杨磊 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明是关于一种基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置，方法包括：获取文献引用数据集作为图结构数据，读取文献数据集生成对应的特征矩阵和邻接矩阵，构建相似度矩阵；分别以相似度矩阵和邻接矩阵作为聚合矩阵，对文献数据的特征矩阵进行图卷积操作，得到基于相似度矩阵的第一预测值和基于邻接矩阵的第二预测值；分别计算文献数据中标记节点的监督损失和基于第一预测值和第二预测值的所有文献节点的无监督损失，并将监督损失和无监督损失进行合并，确定最终损失；利用最终损失训练和预设训练集进行训练，得到目标图卷积神经网络，对文献数据集中的目标数据进行半监督分类。通过该技术方案，可以充分嵌入图形知识，提高文献分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对称 图卷 神经网络 文献 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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