【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，更具体地，涉及一种多标签节点分类的方法、装置和设备。
技术介绍
1、图数据是一种重要的数据结构，是由节点和连接节点的边组成的抽象表示，在实际的应用场景中，会对图数据上的节点进行分类，即为节点打标签；例如，在社交网络中，用户为节点，用户与用户之间的关系为边，而用户的兴趣就是用户的标签，同一个用户可能会由多重兴趣，则需要为用户进行多个标签的分类，也可以理解为同一个节点进行多个标签的分类。
2、现有技术中，基于图神经网络的方法可以为图数据中的节点进行分类，但是多数居基于图神经网络的节点分类方法只能为节点进行单一分类，即只能为节点打一个标签。目前也有少数基于图神经网络的多标签节点分类技术，但这些技术存在节点特征和拓扑结构的模糊性问题，导致无法准确的为节点进行多个标签的分类。
3、综上所述，如何高效准确的为节点进行多个标签的分类，是目前需要解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种多标签节点分类的方法、装置和设备，可以高效准确的...
【技术保护点】
1.一种多标签节点分类的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图数据确定节点特征矩阵，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点特征矩阵、所述图邻接矩阵以及所述标签原型向量确定所述K种标签对应的关联感知分解图集合，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述节点特征矩阵、所述标签原型向量以及训练标签进行标签感知特征分解，生成K种标签对应的K个标签感知特征，具体包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述K个标...
【技术特征摘要】
1.一种多标签节点分类的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图数据确定节点特征矩阵，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点特征矩阵、所述图邻接矩阵以及所述标签原型向量确定所述k种标签对应的关联感知分解图集合，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述节点特征矩阵、所述标签原型向量以及训练标签进行标签感知特征分解，生成k种标签对应的k个标签感知特征，具体包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述k个标签感知特征与所述图邻接矩阵进行关联感知结构分解，生成k个关联感知分解图，具体包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：周晟，王中昊，贝元琛，卜佳俊，樊珈珮，
申请(专利权)人：阿里巴巴中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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