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申请/专利权人：安徽医科大学
摘要：本发明公开了一种基于长尾分布隐式图的自适应图结构估计方法及系统，方法包括提出了一种长尾隐式图构造方法来辅助图结构学习。该方法根据节点的相邻节点的数量和给定的一个指定比例，自适应地为每个节点选择不同数量的邻居，得到的隐式图符合长尾分布；引入了独立准则来提高隐式图的可靠性，它可以从不完全图结构中提取相关信息，因而通过独立准则可以有效提高预测标签与真实标签之间的依赖关系。最后通过联合优化，逐步优化估计的图结构，使其更接近真实的图结构，有效地提高图结构学习的准确度与鲁棒性。
主权项：1.一种基于长尾分布隐式图的自适应图结构估计方法，其特征在于，获取长尾隐式图包括：S110，获取各类数据集数据，对不同领域的元数据进行格式转换，获取统一的数据框架图Gall；S120，使用神经网络，数据框架图Gall作为输入，对数据框架图Gall进行打标签分类，并设置分类优化目标，获取分类数据框架图Gall；S130，设置图卷积神经网络框架；S140，设置图卷积神经网络框架的优化目标，分类数据框架图Gall作为输入，进行迭代训练，获取图卷积神经网络框架的最优参数矩阵，以及图卷积神经网络参数模型；S150，定义图卷积神经网络参数模型的输入和输出分别为变量X和变量Y；基于独立准则，获取变量之间的依赖性；S160，基于变量之间的依赖性，对图卷积神经网络参数模型再次进行目标优化，图卷积神经网络参数模型收敛时，获取对应的隐藏特征集合ΩH；S170，从隐藏特征集合ΩH中给定一个隐藏特征Hl；获取隐藏特征Hl中节点之间的相似矩阵Sl；S180，给定一个节点i和它的度数degreei，以及阈值τ下，获取节点i的邻居数degreei·τ；将第degreei·τ个邻居数对应的近邻节点的相似值作为在阈值τ下的相似值界限；当相似性矩阵Sl中每一行的值大于对应的相似值界限时，设为1，否则设为0，获取隐藏特征对应的长尾隐式图。
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百度查询： 安徽医科大学 一种基于长尾分布隐式图的自适应图结构估计方法及系统
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