图数据分类模型训练方法、装置、设备及存储介质
公开
摘要
本申请提供了一种图数据分类模型训练方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取图数据样本中多个边对应的初始邻接矩阵；对多个边对应的初始邻接矩阵进行关联性采样处理，得到采样邻接矩阵；基于采样邻接矩阵对图数据样本进行特征提取处理，得到图数据样本的图数据特征；基于图数据样本的图数据特征训练图数据分类模型；其中，训练后的图数据分类模型用于对待分类的图数据进行类型预测处理，得到待分类的图数据所属的类型。通过本申请，能够提高图数据分类模型的分类性能。
基本信息
专利标题 ：
图数据分类模型训练方法、装置、设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332480A
申请号 ：
CN202111616419.6
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
荣钰韩家琦徐挺洋黄文炳
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
北京派特恩知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘晖铭
优先权 ：
CN202111616419.6
主分类号 ：
G06V10/40
IPC分类号 ：
G06V10/40 G06V10/74 G06V10/774 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
