浙江师范大学徐慧英获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种基于冗余减少和集群分配的图对比学习方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115965800B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211728660.2，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种基于冗余减少和集群分配的图对比学习方法及系统是由徐慧英;张鑫煜;朱信忠设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于冗余减少和集群分配的图对比学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于冗余减少和集群分配的图对比学习方法及系统，涉及深度学习、图对比学习技术领域，方法包括：数据获取、数据增强、冗余减少和集群交换赋值。本发明通过联合学习交叉视图相似度矩阵和集群分配，既减少了数据的冗余信息，又使得嵌入表征具有全局相似节点一致性；无须定义正负样本的对比学习算法，解决了挑选正负样本需要额外前置任务的问题，节省了大量时间和空间上的资源。
本发明授权一种基于冗余减少和集群分配的图对比学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于冗余减少和集群分配的图对比学习方法，其特征在于，包括以下步骤： S101.获取graph数据集； S201.一个graph数据通过数据增强生成两个不同的视图，通过编码器生成两个视图的嵌入表征； S301.利用两个视图的嵌入表征生成交叉视图的相似度矩阵，其中相似度矩阵的每个值为两个视图中节点的相似性，通过相似度矩阵中的对角线元素趋向于1，非对角线元素趋向于0，从而减少不相关的节点之间冗余性，强制相同节点趋于一致性； S401.通过节点聚类，找到各个集群的质心，根据质心矩阵对各个节点重新赋值，再强制两个视图的新赋值相同； S301中，交叉视图的相似度矩阵的公式如下： 其中，和表示第一个视图的第i个节点和第二个视图的第j个节点，表示矩阵转置； S301中，节点相似度计算公式如下： ； S401中，通过节点聚类，找到各个集群的质心： 其中，为视图的聚类质心矩阵，由聚类方法得到，表示视图的嵌入表征矩阵； 根据质心矩阵对各个节点重新赋值： 其中，为集群质心重新分配的节点赋值，表示矩阵转置； 其中，P为集群质心重新分配的节点赋值的软分布，为软分配函数，为温度系数； 两个视图中重新赋值的节点概率分布的差异性由下式表示： 。
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