[发明专利]一种复杂网络拓扑图表示学习方法、预测方法及服务器在审
| 申请号： | 202110198812.1 | 申请日： | 2021-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN113065649A | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 刘冰;李洪涛;马永征;杨学 | 申请（专利权）人： | 中国互联网络信息中心 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N3/06 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 100190 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种复杂网络拓扑图表示学习方法、预测方法及服务器。本发明的表示学习方法，其步骤包括：1)从复杂网络拓扑图结构数据中提取邻接矩阵A和特征矩阵X；2)将邻接矩阵A中设定位置的节点按一定概率p置0，得到加噪后的邻接矩阵A′；3)将邻接矩阵A′和特征矩阵X输入到图神经网络中，得到各节点的嵌入表示并对其进行稀疏化处理后输入到图神经网络的解码模块；4)解码模块重构复杂网络拓扑图，然后利用添加稀疏性约束的损失函数使重构复杂网络拓扑图的邻接矩阵与原始复杂网络拓扑图的邻接矩阵尽可能相近，通过不断学习自编码器参数最终得到有效的图节点嵌入表示。本发明提高了模型泛化能力，进而能够提升目标任务的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 复杂 网络 拓扑 图表 学习方法 预测 方法 服务器 | ||
【主权项】：
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