[发明专利]一种基于多视图对比学习的多层网络节点表示学习方法在审
| 申请号： | 202211355797.8 | 申请日： | 2022-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN115906920A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 张明杰;汪鼎文;吴弘润;李元香;项正龙 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06N3/042 | 分类号： | G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/088 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多视图对比学习的多层网络节点表示学习方法，引入互信息最大化和多视图对比学习来解决无监督多层网络节点表示问题。本发明利用多视图学习的方法，通过比较一个视图的节点表示和另一个视图的图表示来最大化两个视图之间的互信息(邻接矩阵和扩散矩阵)。同时，利用多层信息融合，通过同时建模层内和层间的全局信息来学习更好的多层网络节点表示。模型的最终节点表示结果既包含了层间的特定信息，也包含了层间的全局信息。这样的一种基于多视图对比学习的多层网络节点表示学习方法可以提高多层图网络节点分类任务以及节点聚类任务的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视图 对比 学习 多层 网络 节点 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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