海南大学沈笑获国家专利权
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龙图腾网获悉海南大学申请的专利开放集跨网络节点分类方法和装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119939320B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510126125.7,技术领域涉及:G06F18/24;该发明授权开放集跨网络节点分类方法和装置是由沈笑;陈志豪;周犀设计研发完成,并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本开放集跨网络节点分类方法和装置在说明书摘要公布了:本申请公开了一种开放集跨网络节点分类方法和装置,涉及机器学习领域,设计了一个先分离再域适应的框架,首先通过对抗学习构建一个粗略边界来分离未知类别和已知类别,随后分配伪标签以自训练的方式迭代训练模型,循序渐进地为分离已知类别和未知类别生成一个更精确的边界,其次在域适应阶段通过给未知类别的节点分配负的域适应系数,给已知类别节点分配正的域适应系数,使得目标网络已知类别的节点与源网络对齐,并将目标网络中未知类别的节点推离源网络,从而实现排除未知类别的对抗域对齐,进而实现开放集跨网络节点较高准确度的分类。
本发明授权开放集跨网络节点分类方法和装置在权利要求书中公布了:1.一种开放集跨网络节点分类方法,其特征在于,所述方法包括: 利用图神经网络编码器根据目标网络中节点的属性和邻接矩阵,获取节点嵌入; 利用邻域聚合节点分类器根据所述节点嵌入获取所述节点的分类预测概率; 在分离阶段,对所述图神经网络编码器和所述邻域聚合节点分类器进行对抗训练,对已知类别和未知类别进行粗分离,并对所述节点标记已知类别或未知类别的分类标签; 在域适应阶段,基于源网络中已知类别的节点和所述目标网络中所述分类标签为未知类别的所述节点,对所述目标网络中的所述节点进行聚类,并对所述节点标记已知类别或未知类别的聚类标签;基于所述分类标签和所述聚类标签为所述节点分配伪标签,根据所述伪标签以自训练的方式迭代训练所述图神经网络编码器和所述邻域聚合节点分类器; 基于训练完成的所述图神经网络编码器和所述邻域聚合节点分类器实现对所述目标网络中所述节点的分类; 其中,源网络和目标网络为不同引文数据集;每个节点代表论文,每条边代表论文之间的引用关系;每个节点具有属性向量和分类标签,所述属性向量为从论文标题中提取的关键词,所述分类标签为节点对应论文所属的研究领域。
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