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发明公开
一种基于图神经网络的内生安全的信任挖掘方法及系统审中-实审

公开(公告)号：CN115905358A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211494147.1

申请日：2022-11-25

申请人： 重庆大学

发明人： 肖迪 , 张楙兰 , 李敏 , 刘兴斌

IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于图神经网络的内生安全的信任挖掘方法，包括以下步骤：构建数据拥有者和数据的数据交互图，根据数据交互图获取初始的数据拥有者嵌入向量和数据嵌入向量；构建各数据拥有者之间的信任关系图，根据信任关系图获取信任嵌入向量；更新信任关系图，得到节点权重；将初始的数据拥有者嵌入向量、数据嵌入向量和信任嵌入向量作为图神经网络的输入，根据节点权重进行训练，获取隐藏层的数据嵌入向量和最终的数据拥有者嵌入向量；根据最终的数据拥有者嵌入向量和隐藏层的数据嵌入向量，预测一个数据拥有者对一个或多个其他数据拥有者所拥有数据的兴趣评分。本发明能够安全可信地为目标数据拥有者挖掘出感兴趣的数据。