基于改进的图卷积网络的博客用户划分方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于改进的图卷积网络的博客用户划分方法，包括以下步骤：步骤S1:构建博客用户信息的节点图；步骤S2:将边预测概率模型作为数据前处理嵌入GCNII模型，构建深层图卷积神经网络；步骤S3:将步骤S1构建的节点图数据预处理后，作为深层图卷积神经网络输入，获取输出结果，即为用户分类结果。本发明通过加深网络层次来提升学习精度，提升博客用户“社区”划分的准确性。
基本信息
专利标题 ：
基于改进的图卷积网络的博客用户划分方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610968A
申请号 ：
CN202210264126.4
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
毛国君陈林凯熊保平
申请人 ：
福建工程学院
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县大学新区学府南路33号
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
陈鼎桂
优先权 ：
CN202210264126.4
主分类号 ：
G06F16/906
IPC分类号 ：
G06F16/906 G06F16/901 G06F16/9536 G06K9/62 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
G06F16/906
••聚类或分类
法律状态
2022-06-10 ：
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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