[发明专利]利用多属性信息增强网络表征学习的方法有效
| 申请号： | 201810820414.7 | 申请日： | 2018-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN109117943B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 乔立升;陈恩红;刘淇;徐童 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用多属性信息增强网络表征的方法，包括：将网络节点的不同类型的属性相似性信息分别和对应网络节点之间的结构邻接信息通过第一半监督深度模型进行融合，得到多个不同隐空间的表征；将网络节点之间的结构邻接信息通过第二半监督深度模型进行优化，获得仅利用结构邻接信息得到的网络节点在隐空间的表征；将获得的隐空间的表征进行融合，获得最终的网络表征。上述方法能捕捉非线性的网络结构，同时能从一定角度在一定程度上解决网络拓扑结构及各属性信息之间的非一致性问题，并充分发挥属性信息的增强作用，保留尽可能多的信息。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 属性 信息 增强 网络 表征 学习 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用多属性信息增强网络表征学习的方法，其特征在于，包括：步骤S1、将网络节点的不同类型的属性相似性信息分别和对应网络节点之间的结构邻接信息通过第一半监督深度模型进行融合，得到多个不同隐空间的表征；步骤S2、将网络节点之间的结构邻接信息通过第二半监督深度模型进行优化，获得仅利用结构邻接信息得到的网络节点在隐空间的表征；步骤S3、将步骤S1～步骤S2获得的隐空间的表征进行融合，获得最终的网络表征。
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