[发明专利]一种基于图神经网络的知识图谱社区划分方法在审
| 申请号： | 202111044470.4 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113704500A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 张元鸣;肖士易;肖刚;陆佳炜;程振波 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的知识图谱社区划分方法，包括以下步骤：1)构建知识图谱及其邻接矩阵；2)利用图神经网络将知识图谱中的节点进行表示学习，得到节点的向量表示；3)基于余弦相似度计算节点间的相似度；4)根据同类型的节点间的邻接关系以及节点相似度构建一个无向有权节点关系网络；5)设置模块度评估社区内部的内聚程度；6)通过社区划分算法将知识图谱中目标节点进行社团划分。本发明通过图神经网络学习知识图谱的节点特征，然后在向量空间中以节点相似度为基准进行社区划分，提高了社区划分的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 知识 图谱 社区 划分 方法 | ||
【主权项】：
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