論文の概要: Adaptive Dual Channel Convolution Hypergraph Representation Learning for Technological Intellectual Property

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05947v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 06:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 15:48:08.375124
• Title: Adaptive Dual Channel Convolution Hypergraph Representation Learning for Technological Intellectual Property
• Title（参考訳）: 技術知的財産のための適応的デュアルチャネル畳み込みハイパーグラフ表現学習
• Authors: Yuxin Liu, Yawen Li, Yingxia Shao, Zeli Guan
• Abstract要約: 目標は、グラフ構造を通して、技術的知的財産とそれらの関係をモデル化することである。 二重チャネル畳み込みに基づくハイパーグラフニューラルネットワークモデルを提案する。 提案したモデルは、さまざまなデータセット上で既存のアプローチより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.152267050850535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the age of big data, the demand for hidden information mining in technological intellectual property is increasing in discrete countries. Definitely, a considerable number of graph learning algorithms for technological intellectual property have been proposed. The goal is to model the technological intellectual property entities and their relationships through the graph structure and use the neural network algorithm to extract the hidden structure information in the graph. However, most of the existing graph learning algorithms merely focus on the information mining of binary relations in technological intellectual property, ignoring the higherorder information hidden in non-binary relations. Therefore, a hypergraph neural network model based on dual channel convolution is proposed. For the hypergraph constructed from technological intellectual property data, the hypergraph channel and the line expanded graph channel of the hypergraph are used to learn the hypergraph, and the attention mechanism is introduced to adaptively fuse the output representations of the two channels. The proposed model outperforms the existing approaches on a variety of datasets.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータの時代には、個別の国では、技術知的財産における隠れ情報マイニングの需要が高まっている。 技術的知的財産権のためのかなりの数のグラフ学習アルゴリズムが提案されている。 目標は、グラフ構造を通して技術的知的財産エンティティとその関係をモデル化し、ニューラルネットワークアルゴリズムを用いてグラフ内の隠された構造情報を抽出することである。 しかし、既存のグラフ学習アルゴリズムのほとんどは、技術的知的財産における二項関係の情報マイニングにのみ焦点をあてており、非二項関係に隠された上位情報を無視している。 そこで,デュアルチャネル畳み込みに基づくハイパーグラフニューラルネットワークモデルを提案する。 技術知的財産データから構築されたハイパーグラフについて、ハイパーグラフのハイパーグラフチャネルと線拡大グラフチャネルを用いてハイパーグラフを学習し、2つのチャネルの出力表現を適応的に融合させるアテンション機構を導入する。 提案したモデルは、さまざまなデータセット上で既存のアプローチより優れている。

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