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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于图数据处理技术领域，提供了一种基于分层条件随机场的无向图半监督节点分类方法，本发明采用多层粗化结构，将结构相似的节点聚合成超节点，每个超节点代表原始图的一个局部结构，更方便地获得全图的结构信息；通过加入改进的条件随机场用于规范隐藏层特征，保留节点相似关系的同时增加了节点的位置信息和结构属性；通过细化操作以恢复原始图拓扑结构，同时加入捷径连接保证层级模型的稳定性。本发明提高了半监督节点分类任务的准确度。
主权项：1.一种基于分层条件随机场的无向图半监督节点分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立多层图粗化层的模型结构，将结构相似的节点粗化为一个超节点，接着对粗化的图继续进行粗化操作，最终获得一个粗化图；在每层粗化操作后，加入改进的条件随机场，以加强节点的相似关系和位置信息；步骤2、使用与图粗化层相同层数的图细化层恢复原始图拓扑结构，同时在相应层级之间加入捷径连接，传递图中的结构信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于分层条件随机场的无向图半监督节点分类方法
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