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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种双视角图神经网络模型的训练方法、装置、设备及介质。包括：获得多个具有标签的图数据，图数据中包括节点、边和属性信息；互换图数据中节点和边的位置，获得互换后图数据；将节点特征矩阵和节点邻接矩阵输入至节点视角网络，得到图数据的第一判断结果；将边特征矩阵和边邻接矩阵输入边视角网络，得到图数据的第二判断结果；将图数据的第一判断结果和图数据的第二判断结果加权处理，得到图数据的判断结果，基于图数据的判断结果和图数据的标签，得到训练好的双视角图神经网络模型。本发明将图数据中节点和边的位置互换，通过同时获取节点特征和边特征，使得训练的模型具有较好的泛化和可迁移性。
主权项：1.一种双视角图神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括：获得多个具有标签的图数据，所述图数据中包括节点、边和属性信息，并基于属性信息构建节点特征矩阵和节点邻接矩阵；互换图数据中节点和边的位置，获得互换后图数据，并基于所述互换后图数据的属性信息构建边特征矩阵和边邻接矩阵；将所述节点特征矩阵和所述节点邻接矩阵输入至待训练双视角图神经网络模型的节点视角网络，得到图数据的第一判断结果，所述节点视角网络为GNN网络；将所述边特征矩阵和所述边邻接矩阵输入至待训练双视角图神经网络模型的边视角网络，得到图数据的第二判断结果，所述边视角网络为GNN网络；将所述图数据的第一判断结果和所述图数据的第二判断结果加权处理，得到图数据的判断结果，并基于所述图数据的判断结果和图数据的标签，联合训练所述节点视角网络和所述边视角网络，更新所述待训练双视角图神经网络模型的参数，得到训练好的双视角图神经网络模型。
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权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 双视角图神经网络模型的训练方法、装置、设备及介质
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