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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种保留动态流式图关键特征的两阶段粗化摘要方法，方法包括以下步骤：S1、当时刻t＝1时，随机初始化的装载矩阵和粗化矩阵，得到t＝1的粗化结果；S2、重复S1，得到流图粗化结果；S3、构建基于聚类池化的图神经网络模型，采用流图粗化结果作为训练数据，对图神经网络模型进行训练，得到最优的粗化模型；S4、更新时刻t，流图输入粗化模型中，得到该时刻的粗化摘要结果，重复S4直至不再有流图变化。与现有技术相比，本发明具有保证摘要结果的精度，又可在复用已有摘要结果的基础上增量地完成流图粗化，从而加速流图粗化过程等优点。
主权项：1.一种保留动态流式图关键特征的两阶段粗化摘要方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1、当时刻t＝1时，随机初始化的装载矩阵和粗化矩阵，然后迭代计算装载矩阵和粗化矩阵，迭代收敛的装载矩阵和粗化矩阵对流图Gt进行粗化，得到t＝1的粗化结果S2、将t更新为t+1，重复S1，直至时终止，表示初始阶段的结束时刻，得到流图粗化结果每个流图粗化结果的超顶点个数为k；S3、对于时刻构建基于聚类池化的图神经网络模型，采用流图粗化结果作为训练数据，对图神经网络模型进行训练，得到最优的粗化模型；S4、更新时刻t，时，流图Gt输入粗化模型中，得到该时刻的粗化摘要结果重复S4直至不再有流图变化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种保留动态流式图关键特征的两阶段粗化摘要方法
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