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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
摘要：本发明涉及一种基于关系向量的异配图表示学习方法和系统。该方法是一种变分GNN模型，创新性地将细粒度关系学习融入到消息传递过程中，从而实现对图上的同配性和异配性的建模。该方法在统一的框架中对关系向量生成和节点表示进行建模，从而能够更直接地将关系向量学到的知识转化为节点表示，其中编码器实现关系向量生成，解码器实现节点表示。本发明通过引入关系向量建模了异配图的边复杂语义关系，从而促进了异配图中异配结构的建模，能够实现更好的分类结果。
主权项：1.一种基于关系向量的异配图表示学习方法，其特征在于，包括以下步骤：利用编码器，根据图的结构、特征和标签采用变分推理生成关系向量；利用解码器将生成的关系向量合并到消息传递机制中，获得最终的节点表示，并采用该节点表示执行下游节点分类任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 一种基于关系向量的异配图表示学习方法和系统
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