清华大学申请大数据分类专利，解决特征不确定性和复杂关系等问题

金融界2024年1月19日消息，据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“基于超图结构优化的大数据分类方法及装置“，公开号CN117421438A，申请日期为2023年10月。

专利摘要显示，本申请涉及一种基于超图结构优化的大数据分类方法及装置，其中，方法包括：根据输入数据的特征计算数据之间的相似性，并利用超图模型建立输入数据的表示；基于超图神经网络，对输入数据进行分类，并根据分类结果衡量超图结构与输入数据之间的匹配程度，得到匹配程度的评价结果；基于评价结果，对超图结构进行优化演化，获得在当前输入数据下更优的超图结构，迭代优化，直到达到预设超图结构收敛条件，得到用于大数据分类的最优超图结构，以得到任一大数据的分类结果。由此，解决了相关技术中，通常仅考虑超图结构本身，忽略了超图结构与输入数据之间的匹配程度，无法很好地处理特征不确定性和复杂关系等问题。

本文源自金融界