图神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质与流程

文档序号:35798815发布日期:2023-10-21 23:50阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述通过图神经网络模型中的生成器,基于所述真视图中的节点,生成伪视图,包括:

3.根据权利要求2所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述方法还包括:

4.根据权利要求3所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述基于所述边数损失,调整所述参数矩阵,包括:

5.根据权利要求4所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述基于所述对抗损失和所述对比损失,对所述图神经网络模型进行训练,包括:

6.根据权利要求2所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述方法还包括:

7.根据权利要求6所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述候选新边集合的确定过程,包括:

8.根据权利要求1所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述通过所述图神经网络模型中的判别器,对所述伪视图进行判别,得到判别结果,包括:

9.根据权利要求8所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述方法还包括:

10.根据权利要求1所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述通过所述图神经网络模型中的编码器,对所述真视图和所述伪视图进行对比学习,得到对比损失,包括:

11.根据权利要求10所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述通过所述图神经网络模型中的编码器,对所述真视图中的多个节点进行特征提取,得到所述真视图的节点特征,包括:

12.根据权利要求1所述的图神经网络模型的训练方法,其特征在于,所述基于所述对抗损失和所述对比损失,对所述图神经网络模型进行训练,包括:

13.一种图神经网络模型的训练装置,其特征在于,所述装置包括:

14.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:

15.一种计算机可读存储介质,其特征在于,当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得所述电子设备能够执行如权利要求1至12任一项所述的图神经网络模型的训练方法。


技术总结
本公开提供了一种图神经网络模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,属于计算机技术领域。方法包括:获取真视图;通过图神经网络模型中的生成器,基于所述真视图中的节点,生成伪视图;通过所述图神经网络模型中的判别器,对所述伪视图进行判别,得到判别结果;基于所述判别结果,确定所述生成器和所述判别器之间的对抗损失;通过所述图神经网络模型中的编码器,对所述真视图和所述伪视图进行对比学习,得到对比损失;基于所述对抗损失和所述对比损失,对所述图神经网络模型进行训练。上述方法实现了通过图生成对抗学习来提升图神经网络模型的图对比学习性能的目的,使得图神经网络模型能够更准确地学习到真视图中的节点特征。

技术研发人员:吴呈,郑凯,徐劲草,王朝坤
受保护的技术使用者:北京达佳互联信息技术有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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