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本发明公开了基于轻量级可变图神经网络模型的动态流式图顶点分类方法，首先，构建图神经网络预训练模型，在初始时间窗口内，应用到达的动态流图进行训练，生成初始顶点的类型标签，并获取训练好的模型参数；然后，在下一个时间窗口内，应用前一时间窗口的模型参数和顶点分类结果，对模型进行重构，并获取新增顶点局部影响的子图，作为重构模型的输入图数据，对新增顶点标注类型标签，并获取重构模型的参数；依次对后续时间窗口内的新增顶点进行分类，直至没有新增动态流图，分类结束。利用图神经网络预训练模型解决流图顶点无类型的冷启动
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117786486A
(43)申请公布日2024.03.29
(21)申请号202311769856.0
(22)申请日2023.12.21
(71)申请人同济大学
地址200092
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