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申请/专利权人：维萨国际服务协会
申请日：2022-10-20
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118235142A
主分类号：G06N20/00
分类号：G06N20/00;G06F16/28;G06N3/088;G06N3/048
优先权：["20211021 US 63/270,103"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：用于使用非局部图神经网络GNN来确定长程依赖性的系统、方法和计算机程序产品：接收包括历史数据的数据集；通过生成图卷积以计算针对该数据集的多个节点的节点嵌入来生成图神经网络的至少一个层，该图卷积是通过将来自该数据集的第一节点的节点数据和来自包括该第一节点的邻居节点的至少一个第二节点的节点数据进行聚合来生成的；对该节点嵌入进行聚类以形成多个质心；确定用于至少一个节点‑质心配对的注意力算子，该至少一个节点‑质心配对包括该第一节点和第一质心；以及使用该注意力算子来生成对应于该第一节点与包括该第一节点的非邻居节点的至少一个第三节点之间的关系的关系数据。
主权项：1.一种用于使用非局部图神经网络来确定长程依赖性的方法，所述方法包括：利用至少一个处理器接收包括历史数据的数据集；通过利用至少一个处理器生成图卷积以计算针对所述数据集的多个节点的节点嵌入来生成图神经网络的至少一个层，所述图卷积是通过将来自所述数据集的第一节点的节点数据和来自包括所述第一节点的邻居节点的至少一个第二节点的节点数据进行聚合来生成的；利用至少一个处理器对所述节点嵌入进行聚类以形成多个质心，每个质心对应于多个节点嵌入的图级表示，所述多个质心包括第一质心；利用至少一个处理器确定用于至少一个节点-质心配对的注意力算子，所述至少一个节点-质心配对包括所述第一节点和所述第一质心，所述注意力算子被配置成测量所述第一节点与所述第一质心之间的相似度；以及利用至少一个处理器使用所述注意力算子来生成对应于所述第一节点与包括所述第一节点的非邻居节点的至少一个第三节点之间的关系的关系数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 维萨国际服务协会 用于使用非局部图神经网络（GNN）确定长程依赖性的系统、方法和计算机程序产品
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