基于图神经网络自动建模的社区发现方法及个性推荐方法
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摘要

本发明公开了一种基于图神经网络自动建模的社区发现方法,包括获取图神经网络结构组件并构建图神经网络搜索空间;采样图神经网络搜索空间得到图神经网络结构化初始种群;计算各图神经网络模型的适应度并选取若干作为父代图神经网络结构群体;进行子代图神经网络结构搜索、计算各子代图神经网络结构的适应度并更新父代图神经网络结构群体;选取父代图神经网络结构群体中最优的图神经网络结构建模并得到图数据的系数矩阵;对图数据的系数矩阵分解得到图数据的相似度矩阵并进行聚类实现社区发现。本发明还公开了一种包括所述基于图神经网络自动建模的社区发现方法的个性推荐方法。本发明方法的可靠性高,精确性高,且更加科学合理。

基本信息
专利标题 :
基于图神经网络自动建模的社区发现方法及个性推荐方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114357312A
申请号 :
CN202210254385.9
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2022-03-16
授权号 :
CN114357312B
授权日 :
2022-06-10
发明人 :
高建良陈家民
申请人 :
中南大学
申请人地址 :
湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
代理机构 :
长沙永星专利商标事务所(普通合伙)
代理人 :
周咏
优先权 :
CN202210254385.9
主分类号 :
G06F16/9536
IPC分类号 :
G06F16/9536  G06N3/04  G06N3/08  G06Q50/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9536
••••基于社交或协作过滤搜索自定义
法律状态
2022-06-10 :
授权
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9536
申请日 : 20220316
2022-04-15 :
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。
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