一种基于长尾分布隐式图的自适应图结构估计方法及系统

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一种基于长尾分布隐式图的自适应图结构估计方法及系统
申请号:CN202410800708
申请日期:2024-06-20
公开号:CN118709075A
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于长尾分布隐式图的自适应图结构估计方法及系统,方法包括提出了一种长尾隐式图构造方法来辅助图结构学习。该方法根据节点的相邻节点的数量和给定的一个指定比例,自适应地为每个节点选择不同数量的邻居,得到的隐式图符合长尾分布;引入了独立准则来提高隐式图的可靠性,它可以从不完全图结构中提取相关信息,因而通过独立准则可以有效提高预测标签与真实标签之间的依赖关系。最后通过联合优化,逐步优化估计的图结构,使其更接近真实的图结构,有效地提高图结构学习的准确度与鲁棒性。
技术关键词
卷积神经网络参数 卷积神经网络框架 估计方法 社区结构 卷积神经网络模块 随机块模型 邻居 打标签 转移概率矩阵 变量模块 数据分类 节点数 格式 鲁棒性
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