一种用于人工智能模型的数据自动标注分类方法

本发明公开了一种用于人工智能模型的数据自动标注分类方法，涉及数据处理分类技术领域，包括，基于数据库采集结构化数值数据，使用聚类算法对数据进行聚类分析形成数据节点，通过图卷积网络提取节点局部特征，并通过互信息损失函数训练判别器筛选节点局部特征，同步进行降维处理；通过广义Voronoi图表示节点的层次结构，定义图正则化项损失函数，在每一层中使用图卷积操作更新节点特征，通过图正则化和节点特征的交互更新边特征并通过更新的边特征再次通过非线性变换更新节点特征，基于再次更新的节点特征和边特征形成图结构并进行节点分类标注。本发明有效提升节点特征提取的精度，并改进了节点分类的精度，实现了对实时数据的持续优化。