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摘要
本发明公开了一种采用图对比学习的机会网络节点嵌入方法,包括：S1,处理机会网络源数据,构建机会网络的拓扑图表示与特征表示；S2,对机会网络进行增广操作,得到两种不同的视图,并利用节点连边次数确定机会网络中的正例节点集与负例节点集；S3,采用图注意力网络对不同视图下的机会网络进行表征,得到其相应节点嵌入向量；S4,采用多层感知机映射不同视图下的节点嵌入向量,并通过预定义的损失函数,最小化正例节点集中不同视图间节点映射向量的余弦相似性以更新图注意力网络的训练参数。本发明能够应用于多种基于机器学习的机会网络下游任务研究模型中,解决其在现实环境下由于标签质量低下导致的过拟合、泛化性差等问题,提高模型精度。
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