[发明专利]一种基于异质信息网络随机游走的向量表示学习方法及系统在审
| 申请号： | 202210230949.5 | 申请日： | 2022-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN114611668A | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 楼晓俊;李剑;张天荣;冯海林 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 陈升华 |
| 地址： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异质信息网络随机游走的向量表示学习方法及系统，包括：多次随机游走获得多个元路径实例，挑选k条元路径实例；对k条的元路径实例中包含的节点进行维度统一，获得该节点的特征向量表示；输入到bi LSTM网络，学习到元路径实例的向量表示；输入注意力层，先学习到每一条元路径实例对于节点的影响因子，然后通过注意力机制将影响因子和元路径实例的向量进行聚合，得到节点的嵌入向量表示；将节点的嵌入向量，输入到损失函数中，得到损失值，通过优化器多次优化，得到最终的节点向量。本发明可以在链路预测、节点分类、节点聚类以及推荐的任务上取得很好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 信息网络 随机 游走 向量 表示 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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