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本发明涉及一种基于注意力机制的层级图表征学习方法，着重于层级图表征学习，在学习特征时将有关联的节点聚类在一起，能够做到对层级节点特征进行充分表达，提高图分类任务的性能。在学习节点进行硬聚类分配，保留层级学习时节点特征的完整性，以便在模型学习时起到更好的作用。将注意力机制应用于层级图表示学习当中，可以使层级学习生成的簇中各节点根据其自身重要性进行聚合，学习到簇中节点自身相对于其他节点的作用，可以使每个节点特征根据其重要性进行充分表达。本发明还基于方法实现了相应的装置。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114419353 A
(43)申请公布日 2022.04.29
(21)申请号 202111518922.8
(22)申请日 2021.12.13
(71)申请人 中央财经大学
地址
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