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一种面向异质图的图匹配方法、设备及介质 

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申请/专利权人:中南大学

摘要:本发明涉及数据处理技术领域,具体公开了一种面向异质图的图匹配方法、设备及介质,本发明方法基于扩散模型和注意力机制计算图对的结构相似特征,并通过多层匹配网络进行对比学习,得到超边‑超边的匹配向量以及超边‑超图的匹配向量,基于超边‑超边的匹配向量以及超边‑超图的匹配向量得到生成语义相似特征;将结构相似特征和语义相似特征拼接,得到图对的全局对比特征向量,将全局对比特征向量输入全连接神经网络,得到用于反应图对相似程度的相似度得分。本发明方法结合语义与结构特征,融合图结构自身的相似特征以及节点与从属社区特征学习语义信息,本发明提出的异质图相似学习方法考虑更全面,又能有效准确的得到图对的相似度得分。

主权项:1.一种面向异质图的图匹配方法,其特征在于,用于计算图结构数据之间的匹配程度,包括如下步骤:S1:获取用于输入的图对集合,基于扩散模型和注意力机制计算图对的结构相似特征;S2:采用谱聚类对图对中的节点进行社区识别,采用超图建模带有社区标签的异质节点和边,进行随机游走生成超边集合,调用超图表示学习模型获取超边向量表示,将超边向量表示输入多层匹配网络进行对比学习,得到超边-超边的匹配向量以及超边-超图的匹配向量,基于超边-超边的匹配向量以及超边-超图的匹配向量生成语义相似特征;S3:将结构相似特征和语义相似特征拼接,得到图对的全局对比特征向量,将全局对比特征向量输入全连接神经网络,得到相似度得分,所述相似度得分用于反应图对中图结构之间的相似程度;所述图对中图结构之间的相似程度用于检索社交网络中用户实体之间频繁互动的好友圈特征,或者是用于检索学术网络中学者实体之间频繁合作的学术合作团体,或者是用于检索通讯网络中机构节点之间频繁通信的重要通讯组织。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中南大学 一种面向异质图的图匹配方法、设备及介质

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