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公开(公告)号：CN117936116A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410118930.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G16H50/80 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于网络信息分析技术领域，具体为一种基于图神经网络的超图传染病传播过程预测方法。本发明包括：将用以表述超图结构的邻接矩阵投影成为低阶带权图形式，包含描述节点空间关系的低阶邻接矩阵和描述连边特性的连边权重两项；由多层图注意力网络算法从低阶带权图中重构节点在超图中的空间信息，并将其与带有时序信息的节点特征进行融合；通过长短时记忆门算法实现对节点特征中传染病传播的动力学特征提取；由多层感知机算法对下一时刻超图中被病毒感染的节点数目进行预测。本发明实现了由超图的低阶投影和低阶图神经网络算法预测超图中的传染病传播过程。
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