[发明专利]一种图对齐方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种图对齐方法，其特征在于，包括：

获取需要对齐的源域图和目标域图，所述源域图包括多个源域节点，所述目标域图包括多个目标域节点，其中，所述源域图代表第一社交网络，所述第一社交网络中的节点代表所述第一社交网络中的用户，所述第一社交网络中的边代表所述第一社交网络中的两个用户之间的关系，所述目标域图代表第二社交网络，所述第二社交网络中的节点代表所述第二社交网络中的用户，所述第二社交网络中的边代表所述第二社交网络中的两个用户之间的关系；

对所述源域图进行无监督学习得到源域节点特征集合，以及对所述目标域图进行无监督学习得到目标域节点特征集合；

构建生成对抗网络，所述生成对抗网络用于使通过映射矩阵映射后的源域节点特征与所述目标域节点特征存在相似性，所述生成对抗网络包括用于将源域节点特征映射到目标域节点特征所在特征空间的生成器，所述生成器为映射矩阵，以及用于区分映射后的源域节点特征和目标域节点特征的判别器；

根据所述源域节点特征集合以及所述目标域节点特征集合对所述生成器和所述判别器进行交替训练，得到训练后的生成器，其中，在训练所述生成器时无需约束所述源域节点与所述目标域节点之间为一对一关系；

根据所述训练后的生成器将所述源域节点特征集合中的源域节点特征和所述目标域节点特征集合中的目标域节点特征进行两两组合，得到多个节点特征组合；

选中一节点特征组合，并根据所述训练后的生成器对选中的节点特征组合中的源域节点特征进行映射，得到映射节点特征；

根据所述映射节点特征与所述选中的节点特征组合之外的其它目标域节点特征的余弦相似度，以及所述选中的节点特征组合中目标域节点特征与所述其它目标域节点特征的余弦相似度，获取所述选中的节点特征组合对应的跨域相似度；

继续选中其它节点特征组合，直至获取到所有节点特征组合的跨域相似度，并将跨域相似度最高的节点特征组合所对应的源域节点和目标域节点作为锚链接，并根据所述锚链接所对应的源域节点特征和目标域节点特征优化所述训练后的生成器，得到优化后的生成器；

根据所述优化后的生成器将所述源域图中的源域节点与所述目标域图中的目标域节点对齐，对齐的源域节点与目标域节点代表同一用户。

2.根据权利要求1所述的图对齐方法，其特征在于，所述根据所述映射节点特征与所述选中的节点特征组合之外的其它目标域节点特征的余弦相似度，以及所述选中的节点特征组合中目标域节点特征与所述其它目标域节点特征的余弦相似度，获取所述选中的节点特征组合对应的跨域相似度的步骤，包括：

确定与所述映射节点特征余弦相似度最高的前预设数量的其它目标域节点特征，并获取所述映射节点特征与其对应的前预设数量的其它目标域节点特征与的平均余弦相似度，得到第一平均余弦相似度；

确定与所述选中的节点特征组合中的目标域节点特征余弦相似度最高的前预设数量的其它目标域节点特征，并获取所述选中的节点特征组合中的目标域节点特征与其对应的前预设数量的其它目标域节点特征与的平均余弦相似度，得到第二平均余弦相似度；

根据所述选中的节点特征组合中目标域节点特征和映射节点特征的余弦相似度、所述第一平均余弦相似度以及所述第二平均余弦相似度，获取所述选中的节点特征组合对应的跨域相似度。

3.根据权利要求1所述的图对齐方法，其特征在于，所述根据所述优化后的生成器将所述源域图中的源域节点与所述目标域图中的目标域节点对齐的步骤包括：

针对所述源域图中的任一源域节点，根据所述优化后的生成器获取所述任一源域节点与所述目标域图中各目标域节点的跨域相似度；

将对应跨域相似度最大的目标域节点作为所述任一源域节点匹配的目标域节点。

4.根据权利要求1-3任一项所述的图对齐方法，其特征在于，所述根据所述锚链接所对应的源域节点特征和目标域节点特征优化所述训练后的生成器，得到优化后的生成器的步骤，包括：

以使得所述锚链接所对应的源域节点特征和目标域节点特征之间的欧式距离最近为优化目标，对所述训练后的生成器进行优化，得到所述优化后的生成器。