[发明专利]一种针对异质信息网络的表示学习方法在审
| 申请号： | 201911036371.4 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110852437A | 公开（公告）日： | 2020-02-28 |
| 发明（设计）人： | 喻梅;刘莹;于健;于瑞国;李雪威;徐天一;赵满坤;刘春凤 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种针对异质信息网络的表示学习方法；不同于传统的信息网络，异质信息网络中包含了更加丰富和语义和结构信息，无疑对充分捕获上述信息造成困难。本发明利用目前在序列数据处理上表现优异的Bi‑RNN作为基准模型。首先在原始信息网络的数据文件中加入各节点的类型信息；然后，基于预定义的元路径进行节点间的随机游走，即信息采样；其次，通过考虑节点的间接邻居信息，捕获间接邻居节点之间潜在的依赖关系；接着，通过综合语义分析和大量的实验，反向确定前后向的权重关系；最后，利用多标签节点实验评估衡量本发明所提的针对异质信息网络的表示学习方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 信息网络 表示 学习方法 | ||
【主权项】：
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