[发明专利]一种基于网络数据提取节点的特征向量的方法及装置

权利要求书

1.一种基于网络数据提取节点的特征向量的方法，其特征在于，包括：

获取网络数据，基于所述网络数据提取出设定的网络元素，并确定各个网络元素对应的节点及各个节点之间的关联关系；

采用循环迭代的方式计算各个节点的特征向量，直至各个节点的迭代结果均收敛，其中，在一轮迭代中针对一个节点计算特征向量包括：

确定所述一个节点的相邻节点集合，并根据所述相邻节点集合中各个相邻节点的特征向量，计算所述一个节点的特征向量；

至少根据所述一个节点的特征向量，分别计算所述一个节点与每一个相邻节点之间的关联关系的出现概率，基于所述关联关系的出现概率确定所述特征向量的第一评估值，以及基于所述第一评估值，对所述相邻节点集合进行更新；

根据更新结果判断所述一个节点对应迭代结果是否收敛，获得判断结果；

将各个节点在最后一轮迭代中获得的特征向量，作为目标特征向量输出。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述一个节点的相邻节点集合包括：

根据与所述一个节点存在关联关系的相邻节点，构建初始相邻节点集合；

采用预设的采样函数对所述初始相邻节点集合进行采样筛选，获得所述一个节点的相邻节点集合。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，分别计算所述一个节点与每一个相邻节点之间的关联关系的出现概率，基于所述关联关系的出现概率确定所述特征向量的第一评估值，包括：

分别针对每一个相邻节点执行以下操作：

计算所述一个节点的特征向量与一个相邻节点的特征向量的距离，并基于所述一个节点的特征向量与一个相邻节点的特征向量的距离，采用预设的边预测函数，计算所述一个节点与所述一个相邻节点之间的关联关系的出现概率；

基于获得的各个出现概率，生成所述一个节点的特征向量的第一评估值，所述第一评估值表征所述特征向量是否满足使用需求。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在生成所述第一评估值之后，在根据所述第一评估值，对所述相邻节点集合进行更新之前，进一步包括：

基于所述一个节点对应的网络标签，确定所述特征向量的第二评估值，具体包括：基于所述一个节点的特征向量，采用预设的标签预测函数，生成相应的标签预测值，并计算所述标签预测值和所述网络标签之间的距离；

基于所述标签预测值和所述网络标签之间的距离，采用预设的分类器，生成所述特征向量的第二评估值，所述第二评估值表征所述特征向量是否准确。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述第一评估值，对所述相邻节点集合进行更新，包括：

判断所述第一评估值是否表征所述一个节点的特征向量满足使用需求，或者，判断所述第一评估值是否表征所述一个节点的特征向量满足使用需求，并且，所述第二评估值是否表征所述一个节点的特征向量不准确；

若是，则维持所述相邻节点集合；

否则，在所述相邻节点集合中，将所述相邻节点集合中各个相邻节点的相邻节点并入所述相邻节点集合中，并采用预设的采样函数对所述相邻节点集合重新进行采样筛选，获得新的相邻节点集合。

6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，将各个节点在最后一轮迭代中获得的特征向量，作为目标特征向量输出之后，进一步包括：

基于获得的各个节点的目标特征向量，对各个节点进行分类，或者；

基于获得的各个节点的目标特征向量，向各个节点推荐目标特征向量之间相关联的其他节点对应的网络数据。