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本发明公开一种面向模态缺失的图表示学习方法、系统、装置及存储介质,涉及计算机技术领域。本申请通过在模态缺失超图的资源超顶点内的多种模态的表示矩阵进行特征交互以完善模态数据,进而得到资源超顶点的特征融合矩阵,然后进行资源超顶点间的特征融合矩阵交互,以完善资源超顶点中的缺失模态的数据,再对模态完善后的资源超顶点的进行模态聚合操作,从而得到资源超顶点的特征提取向量并更新多模态超图,然后将多模态超图输入图表示模型得到较为准确的图表示结果。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114913397 A
(43)申请公布日 2022.08.16
(21)申请号 202210434473.7
(22)申请日 2022.04.24
(71)申请人 浙江师范大学
地址 321004
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