[发明专利]一种节点分类的方法、模型训练的方法及装置

权利要求书

1.一种节点分类的方法，其特征在于，包括：

从社交类应用程序的图谱中获取待分类节点；所述待分类节点为所述社交类应用程序中的目标用户；

根据所述待分类节点获取所述社交类应用程序的图谱中的邻居节点集合，其中，所述邻居节点集合包括至少一个邻居节点，所述邻居节点与所述待分类节点之间具有关联关系；所述邻居节点为所述目标用户在所述社交类应用程序中的好友；

根据所述邻居节点集合确定所述待分类节点的目标特征信息；

通过节点分类模型确定所述目标特征信息的分类结果，其中，所述节点分类模型为根据至少一个待训练节点子集合迭代训练得到，所述待训练节点子集合为从待训练节点集合包括的多个节点中任意获取预设数量的节点，根据所述预设数量的节点构成的；所述待训练节点子集合中的节点个数小于所述待训练节点集合的节点个数，所述待训练节点子集合包括目标节点子集合以及邻居节点子集合，所述邻居节点子集合中的邻居节点与所述目标节点子集合中的目标节点具有关联关系，且所述邻居节点子集合中包括的邻居节点为所述目标节点子集合中目标节点的共同邻居节点；其中，所述待训练节点子集合从所述待训练节点集合中获取到，包括：从所述待训练节点集合中获取所述目标节点子集合；根据所述目标节点子集合计算所述待训练节点集合中每个待选择邻居节点的概率；根据所述每个待选择邻居节点的概率选择所述邻居节点子集合；根据所述目标节点子集合以及所述邻居节点子集合生成所述待训练节点子集合；

以所述分类结果为所述目标用户的分类结果。

2.一种节点分类模型训练的方法，其特征在于，包括：

从待训练节点集合中获取待训练节点子集合，其中，所述待训练节点子集合中的节点个数小于所述待训练节点集合的节点个数，所述待训练节点子集合包括目标节点子集合以及邻居节点子集合，所述邻居节点子集合中的邻居节点与所述目标节点子集合中的目标节点具有关联关系，且所述邻居节点子集合中包括的邻居节点为所述目标节点子集合中目标节点的共同邻居节点；其中，所述待训练节点子集合从社交类应用程序的图谱中获取，所述目标节点子集合中的目标节点为从所述社交类应用程序中获取的用于训练的目标用户；所述邻居节点子集合中的邻居节点为所述用于训练的目标用户在所述社交类应用程序中的好友；其中，所述从待训练节点集合中获取待训练节点子集合，包括：从所述待训练节点集合中获取所述目标节点子集合；根据所述目标节点子集合计算所述待训练节点集合中每个待选择邻居节点的概率；根据所述每个待选择邻居节点的概率选择所述邻居节点子集合；根据所述目标节点子集合以及所述邻居节点子集合生成所述待训练节点子集合；

根据所述待训练节点子集合确定节点特性向量子集合，其中，节点特性向量子集合包括至少一个节点特性向量，所述节点特性向量与所述目标节点具有对应关系；其中，所述根据所述待训练节点子集合确定节点特性向量子集合，包括：利用所述邻居节点子集合更新所述目标节点子集合中每个目标节点的特征，且每个目标节点对应于一个节点特性向量，通过各个目标节点的节点特性向量构成所述节点特性向量子集合；

根据所述目标节点子集合以及所述节点特性向量子集合确定预测类别概率子集合，其中，所述预测类别概率子集合包括至少一个预测类别概率，所述预测类别概率与所述目标节点具有对应关系；

根据所述预测类别概率子集合以及第一模型参数确定第二模型参数；

根据所述第二模型参数训练得到节点分类模型；所述节点分类模型用于得到所述社交类应用程序的图谱中待分类节点的分类结果，所述待分类节点为所述社交类应用程序中待分类的目标用户，所述节点分类模型为根据至少一个待训练节点子集合迭代训练得到。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标节点子集合计算所述待训练节点集合中每个待选择邻居节点的概率，包括：

采用如下方式计算所述每个待选择邻居节点的概率：

其中，所述p(u)表示第u个待选择邻居节点的概率，所述v_j表示所述待训练节点集合中第j个节点，所述w_i表示第i个目标节点，所述b表示所述目标节点子集合的节点个数，所述N表示所述待训练节点集合的节点个数，所述i表示从1至所述b的整数，所述j表示从1至所述N的整数，所述表示连接第i个所述目标节点与所述第u个待选择邻居节点的边的权重，所述表示连接所述第i个所述目标节点与所述待训练节点集合中第j个节点的边的权重。