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基于最大池化的图双注意力网络研究及应用

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基于最大池化的图双注意力网络研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 论文组织结构第13-14页
    1.4 论文创新点第14-15页
2 研究基础第15-26页
    2.1 问题来源第15-16页
        2.1.1 电信客户离网问题第15页
        2.1.2 客户离网的定义第15-16页
    2.2 传统的客户流失预测模型及其不足第16-17页
    2.3 网络表示学习模型的优势第17-18页
    2.4 相关定义第18-19页
    2.5 基于深度学习的网络表示学习模型第19-25页
        2.5.1 基于Skip-Gram的模型第19-21页
        2.5.2 基于自编码技术的模型第21-23页
        2.5.3 基于图卷积的模型第23-25页
    2.6 本章小结第25-26页
3 数据分析及数据预处理第26-36页
    3.1 数据概述第26-27页
    3.2 数据基本分析第27-30页
    3.3 数据选取与准备第30-32页
        3.3.1 缺失值和噪声处理第31页
        3.3.2 量纲处理第31-32页
    3.4 构建通话网络第32-35页
        3.4.1 构建网络过程第32-33页
        3.4.2 网络特性分析第33-35页
    3.5 本章小结第35-36页
4 图双注意力神经网络第36-46页
    4.1 研究动机第36页
    4.2 注意力机制优势分析第36-37页
    4.3 双注意力模型第37-42页
        4.3.1 模型描述第37-39页
        4.3.2 双注意力计算第39-40页
        4.3.3 多头注意力机制第40-42页
    4.4 实验结果与分析第42-45页
    4.5 本章小结第45-46页
5 基于最大池化的图双注意力网络及应用第46-59页
    5.1 研究动机第46页
    5.2 图的池化操作第46-48页
    5.3 基于最大池化的图双注意力网络第48-49页
    5.4 实验结果与分析第49-51页
    5.5 模型应用第51-58页
        5.5.1 实验设计第51-52页
        5.5.2 度量指标第52-53页
        5.5.3 客户流失预测分析第53-58页
    5.6 本章小结第58-59页
6 总结与展望第59-61页
    6.1 工作总结第59页
    6.2 研究展望第59-61页
参考文献第61-67页
致谢第67页

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