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一种无源域图的数据域适应网络构建方法
摘要文本
本发明涉及图数据挖掘技术领域,提供一种无源域图的数据域适应网络构建方法。包括:通过图神经网络对目标图进行预测,获得软标签预测结果;通过软标签预测结果对双学生网络进行蒸馏预训练,获得双学生网络模型;通过高斯混合模型拟合双学生网络模型输出的多个节点的损失值,获得拟合值并将双学生网络模型的输出结果划分为源域相似子域及目标特定子域;对源域相似子域及目标特定子域进行拓扑感知数据融合,获得源域相似子域节点的硬标签预测结果;基于软标签预测结果及硬标签预测结果对双学生网络模型进行迭代训练优化,获得数据域适应网络。本发明能够获得代表全图数据分布的高质量训练样本,还降低了模型训练过程中认知偏差的积累。
申请人信息
- 申请人:南开大学
- 申请人地址:300071 天津市南开区卫津路94号
- 发明人: 南开大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种无源域图的数据域适应网络构建方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202410028518.X |
| 申请日 | 2024/1/9 |
| 公告号 | CN117556866B |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G06N3/042 |
| 权利人 | 南开大学 |
| 发明人 | 袁晓洁; 聂昌李; 张海威 |
| 地址 | 天津市南开区卫津路94号 |
专利主权项内容
1.一种无源域图的数据域适应网络构建方法,其特征在于,包括:S1:通过线上图神经网络对待预测的目标图进行预测,获得软标签预测结果;S2:通过所述软标签预测结果对双学生网络进行蒸馏预训练,获得双学生网络模型;S3:通过高斯混合模型拟合所述双学生网络模型输出的多个节点的损失值,获得拟合值,并根据所述拟合值将所述双学生网络模型的输出结果划分为源域相似子域及目标特定子域;S4:对所述源域相似子域及所述目标特定子域进行拓扑感知数据融合,获得源域相似子域节点的硬标签预测结果;S5:基于所述软标签预测结果及所述硬标签预测结果对所述双学生网络模型进行迭代训练优化,获得数据域适应网络。