[发明专利]一种基于网络表示学习的深暗网群体发现方法在审
| 申请号： | 202211626368.X | 申请日： | 2022-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN115965795A | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 柳厅文;张盼盼;王学宾;时金桥;贾亚慧;徐永秀 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 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： | 100085*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于网络表示学习的深暗网群体发现方法，包括深暗网异质信息网络构建和基于自编码器的多视图深度嵌入式聚类；所述深暗网异质信息网络构建包含构建属性异质信息网络多种类型的节点和构建属性异质信息网络的多种类型的关系；所述基于自编码器的多视图深度嵌入式聚类，包含基于元路径的用户多视图构建、基于自编码器的用户嵌入表示学习和基于KL散度的自监督聚类；最终联合学习所述基于自编码器的用户嵌入表示学习和所述基于KL散度的自监督聚类，联合优化重建损失与聚类损失。对于一目标深暗网，利用优化后的编码器、基于KL散度的自监督聚类模块，得到目标深暗网每一用户的软标签分布。本发明可获得较好的群体发现结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 表示 学习 深暗网 群体 发现 方法 | ||
【主权项】：
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