[发明专利]基于图基元的图嵌入学习方法有效
| 申请号： | 202010384595.0 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN111581445B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 杨洋;邵平 | 申请（专利权）人： | 杨洋;邵平 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G16C20/50;G16C20/70 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 许可唯 |
| 地址： | 310027 浙江省杭州市西湖区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于图基元的图嵌入学习方法，将各种不同结构的图基元(Motif)作为超节点插入网络，并构建一个由Motif超节点与图中原始节点组成的异构网络；为了从异构网络生成语料库，提出一种基于Motif的随机游走策略，确保具有高连通性或高结构相似性的节点在语料库中相对靠近。本发明的方法不仅能够学习得到图中节点的嵌入向量，还能得到不同的图基元Motif的嵌入向量；学习得到的图基元Motif的嵌入向量使得本发明能够有效处理动态场景下的归纳学习问题，对于动态图中新进入的节点，通过使用已经学得的图基元嵌入向量的算法，能够在新节点周围快速统计各种基元的频率，并加权求和快速计算得到新进入节点的嵌入向量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图基元 嵌入 学习方法 | ||
【主权项】：
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