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基于多元数据融合的论文分类方法、装置、设备及介质
申请人信息
- 申请人:苏州元脑智能科技有限公司
- 申请人地址:215128 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢
- 发明人: 苏州元脑智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于多元数据融合的论文分类方法、装置、设备及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410219059.3 |
| 申请日 | 2024/2/28 |
| 公告号 | CN117807237A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G06F16/35 |
| 权利人 | 苏州元脑智能科技有限公司 |
| 发明人 | 曹其春; 董刚; 胡克坤; 王斌强; 杨宏斌 |
| 地址 | 江苏省苏州市吴中经济开发区郭巷街道官浦路1号9幢 |
摘要文本
（更多数据，详见） 本发明提供一种基于多元数据融合的论文分类方法、装置、终端设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，通过终端设备获取待分类论文图结构数据集；解析图结构数据集获取多元数据；将查询矩阵、键矩阵与论文节点边信息进行融合，得到第一融合矩阵，根据第一融合矩阵生成节点相似性特征稀疏矩阵；将论文节点度数信息与论文节点边信息进行融合，得到第二融合矩阵，根据第二融合矩阵生成节点重要性特征稀疏矩阵；获取节点分类特征矩阵，对论文节点进行分类，得到论文分类结果，减少了处理数据量，使论文分类可以在算力有限的移动终端设备或小型终端设备上应用，并且消除了单一元路径上的异常节点的扰动，提高论文分类结果准确性和分类效率。
专利主权项内容
1.一种基于多元数据融合的论文分类方法，其特征在于，包括：终端设备获取待分类论文图结构数据集，解析所述待分类论文图结构数据集获取多元数据，所述多元数据包括论文节点度数信息、论文节点的特征数据以及论文节点边信息；对所述待分类论文图结构数据集中的论文节点的特征数据进行注意力机制计算，获取查询矩阵、键矩阵和特征值矩阵；将所述查询矩阵、所述键矩阵与所述论文节点边信息进行融合，得到第一融合矩阵，将所述第一融合矩阵与所述特征值矩阵进行聚合，生成节点相似性特征稀疏矩阵；将所述论文节点度数信息与所述论文节点边信息进行融合，得到第二融合矩阵，将所述第二融合矩阵与所述特征值矩阵进行聚合，生成节点重要性特征稀疏矩阵；将所述节点重要性特征稀疏矩阵和所述节点相似性特征稀疏矩阵进行拼接，获取节点分类特征矩阵；根据所述节点分类特征矩阵对论文节点进行分类，得到论文分类结果。