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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于图结构聚合的神经网络子图计数的方法，涉及子图同构技术领域，本发明首先对查询图和数据图进行顶点的遍历，记录每个顶点和其邻居节点所构成的图结构，然后将图结构转换为张量形式，参与到神经网络的迭代过程，最后对于不同查询图依次获得其在数据图中的子图匹配数目。本发明方法不仅丰富了节点的特征信息，且需较少的计算资源和存储空间，提升神经网络迭代阶段的执行效率，实现了减少聚合过程的计算量、减少计数误差的目的。
主权项：1.一种基于图结构聚合的神经网络子图计数的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对查询图和数据图进行顶点的遍历，生成顶点的图结构序列；步骤2：将查询图和数据图的顶点图结构序列转换为数值表示，进行转化为张量形式；步骤3：根据图结构序列的张量表示，对顶点的特征向量进行维度扩充；步骤4：对于特定数据图的不同查询图分配相应的权重参数；步骤5：依据子图计数指标和图结构的数值信息，生成损失函数并得到子图计数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于图结构聚合的神经网络子图计数的方法
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