摘要
本发明提供一种突发事件识别模型训练方法、识别方法及装置,基于联邦学习的架构预训练全局分类器,通过随机块模型对各客户端的局部图抽取对局部结构信息并聚合,重建带有全局信息的局部视图,通过知识蒸馏的方式,利用带有全局信息的局部视图指导局部视角下的模型优化训练,最小化两个图结构下的表示差异;利用对比学习方法,通过对图数据进行扰动和扩充,构建增强视图,并选取原图和增强试图中对应节点的表示作为正样本,不同节点的表示作为负样本,约束正负样本的表示距离,提升模型的表示学习能力和鲁棒性。
技术关键词
突发事件识别
模型训练方法
客户端
随机块模型
文本
异质
识别方法
关键词
社交平台
期望最大化算法
样本
表达式
分类器参数
计算机程序产品
学习方法
节点特征
数据
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文本生成方法
风格
生成提示词
处理器
计算机程序产品
视频生成方法
文本
音频采集模块
图像采集模块
视频生成模型