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目录
摘要I
AbstractIII
1绪论及相关理论基础1
1.1研究背景及意义1
1.2国内外研究现状3
1.2.1图神经网络的研究现状3
1.2.2P系统的研究现状6
1.2.3基于P系统的神经网络研究现状8
1.3理论概述9
1.3.1P系统9
1.3.2文本图结构11
1.3.3异构图结构11
1.4论文创新点和主要研究内容13
1.4.1论文创新点13
1.4.2研究内容与组织结构13
2分层混合P系统（LHP系统）体系构建16
2.1LHP系统的形式化定义16
2.2LHP系统的计算能力分析17
2.2.1注册机17
2.2.2计算能力分析18
3基于LHP系统的门控图神经网络（LHP-GFEGNN）20
3.1基于门控特征提取的图神经网络（GFEGNN）20
3.1.1构造图结构20
3.1.2注意力门控特征提取21
3.1.3Readout函数23
3.2基于LHP系统的GFEGNN算法实现23
3.2.1LHP-GFEGNN系统的构建24
3.2.2LHP-GFEGNN系统的规则介绍24
3.2.3LHP-GFEGNN的算法流程27
3.3实验结果与分析28
3.3.1实验数据及参数设置28
3.3.2评估指标29
3.3.3实验结果分析29
3.4本章小结35
4基于LHP系统的双层注意力图神经网络（LHP-DAGNN）36
4.1基于信息分层聚合的双层注意力图神经网络（DAGNN）36
4.1.1特征空间投影36
4.1.2节点级信息嵌入37
4.1.3元路径级信息嵌入38
4.2基于LHP系统的DAGNN算法实现39
4.2.1LHP-DAGNN系统的构建39
4.2.2LHP-DAGNN系统的规则介绍40
4.2.3LHP-DAGNN的算法流程42
4.3实验结果与分析43
4.3.1实验数据及参数设置43
4.3.2评估指标45
4.3.3实验结果分析46
4.4本章小结52
5基于分层混合P系统的图神经网络的应用53
5.1LHP-GFEGNN在新闻文本分类中的应用53
5.1.1新闻文本分类问题描述53
5.1.2模型构建54
5.1.3实验数据集及参数设置54
5.1.4应用效果分析55
5.2LHP-DAGNN在电影偏好预测中的应用56
5.2.1电影偏好预测问题描述56
5.2.2模型构建56
5.2.3实验数据集及参数设置57
5.2.4应用效果分析57
6总结和展望60
6.1工作总结60
6.2未来展望60
参考文献62
攻读学位期间发表的学
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