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申请/专利权人：浙大城市学院
摘要：本发明涉及一种基于时序图元模式迁移的学术网络节点分类方法与系统。本方法首先获取五个不同领域学科的数据集处理数据，构建学术数据库；然后构建时序图，将论文作为节点，边作为存储论文之间所需要的特征信息；提取时序图节点特征矩阵以及邻接矩阵作为输入，进行模型训练；在所构建的时序图上进行时序图模型元模式训练；再融合上述时序图模型训练参数获得目标学科的时序图模型参数；最后进行目标学科的时序图节点分类与结果优化。本发明使用GRU递归神经架构来更新图卷积网络权重，有效降低了模型计算的复杂性，并提高了运算效率。本发明使得复杂的预测结果和评估指标变得直观易懂，极大地提升了用户体验和学术研究的效率。
主权项：1.一种基于时序图元模式迁移的学术网络节点分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取五个领域学科的数据集处理数据，构建学术数据库；S2：根据学术数据库分别构建五个领域学科的时序图，将论文作为节点，边作为存储论文之间所需要的特征信息；S3：提取五个领域学科的时序图节点特征矩阵以及邻接矩阵作为输入，进行模型训练；S4：在五个领域学科所构建的时序图上进行时序图模型元模式训练；S5：融合五个领域学科的时序图模型训练参数获得目标学科的模型初始化参数，微调得到目标学科的时序图模型参数；S6：目标学科的时序图节点分类与结果优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙大城市学院 基于时序图元模式迁移的学术网络节点分类方法与系统
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