申请/专利权人：苏州朗捷通智能科技有限公司

申请日：2023-11-03

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852574A

主分类号：G06N3/042

分类号：G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种实时更新节点的网络表示学习系统，包括数据收集模块，数据预处理模块，时序网络表示学习模块，用于引入时序网络表示学习方法，根据节点的历史行为和交互记录来更新节点表示；增量学习策略模块，用于引入增量学习策略，当网络发生变化时，只更新与变化相关的节点表示；图神经网络模块，用于结合图神经网络模型，将节点的历史行为和交互记录作为输入，通过在图神经网络中传播信息来更新节点的表示；模型更新模块，用于对训练后的模型进行实时更新和优化。本发明能准确捕捉节点的动态变化和网络的整体结构、节省计算资源和时间、保护参与者隐私数据、提高模型性能，并将得到的节点向量表示应用于各种不同的机器学习任务中。

主权项：1.一种实时更新节点的网络表示学习系统，其特征在于，包括：数据收集模块，用于从异构网络资源中收集数据；数据预处理模块，用于对收集到的数据进行清洗和整理；时序网络表示学习模块，用于引入时序网络表示学习方法，根据节点的历史行为和交互记录来更新节点表示；增量学习策略模块，用于引入增量学习策略，当网络发生变化时，只更新与变化相关的节点表示；图神经网络模块，用于结合图神经网络模型，将节点的历史行为和交互记录作为输入，通过在图神经网络中传播信息来更新节点的表示；模型更新模块，用于对训练后的模型进行实时更新和优化。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州朗捷通智能科技有限公司 一种实时更新节点的网络表示学习系统

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