[发明专利]基于关联关系的特征提取方法和装置

权利要求书

1.一种基于关联关系的特征提取方法，所述关联关系建立在N个主体之间，N为大于1的自然数；所述方法包括：

根据主体之间的关联关系生成单个主体的N维基础向量；所述关联关系在记录的具体网络活动所涉及的主体之间建立；所述主体包括所述网络活动的参与方、以及进行所述网络活动时所需要使用的各种资源中的部分或全部；

将某个主体的基础向量输入训练后的降维模型，以降维模型输出的向量作为所述主体的特征向量；所述降维模型是输入为N维向量、输出为M维向量的限制玻尔兹曼机模型，采用若干个所述主体的基础向量作为样本进行模型训练，M为小于N的自然数。

2.根据权利要求1所述的方法，所述根据主体之间的关联关系生成单个主体的N维基础向量，包括：

查找当前主体与其他主体之间的K度关系，K为大于1的自然数；每个所述K度关系为当前主体与当前主体的某个K度关联主体之间的K个关联关系；所述当前主体的K度关联主体包括与当前主体的(K-1)度关联主体具有关联关系、并且不属于当前主体的一度关联主体到(K-1)度关联主体的所有其他主体；所述当前主体的一度关联主体包括与当前主体具有关联关系的所有其他主体；

按照当前主体与其他主体之间的一度关系到K度关系，生成当前主体的N维基础向量；所述一度关系为当前主体与当前主体的一度关联主体之间的关联关系。

3.根据权利要求2所述的方法，所述按照当前主体与其他主体之间的一度关系到K度关系，生成当前主体的N维基础向量，包括：按照当前主体与其他主体之间符合第二筛选条件的一度关系到K度关系，生成当前主体的N维基础向量。

4.根据权利要求1所述的方法，所述根据主体之间的关联关系生成单个主体的N维基础向量，包括：按照当前主体与其他主体之间符合第一筛选条件的关联关系，生成当前主体的N维基础向量。

5.根据权利要求1所述的方法，所述主体包括至少两种类型，其中至少一种类型为目标类型；

所述根据与其他主体的关联关系生成每个主体的N维基础向量，包括：根据与其他主体的关联关系生成每个目标类型主体的N维基础向量；

所述将某个主体的基础向量输入训练后的降维模型，以降维模型输出的向量作为所述主体的特征向量，包括：将某个目标类型主体的基础向量输入训练后的降维模型，以降维模型输出的向量作为所述目标类型主体的特征向量；

所述降维模型采用若干个所述目标类型主体的基础向量作为样本进行模型训练。

6.根据权利要求1所述的方法，所述降维模型为实值到二值的玻尔兹曼机模型、或二值到二值的玻尔兹曼机模型。

7.一种基于关联关系的特征提取装置，所述关联关系建立在N个主体之间，N为大于1的自然数；所述装置包括：

基础向量单元，用于根据主体之间的关联关系生成单个主体的N维基础向量；所述关联关系在记录的具体网络活动所涉及的主体之间建立；所述主体包括所述网络活动的参与方、以及进行所述网络活动时所需要使用的各种资源中的部分或全部；

降维输出单元，用于将某个主体的基础向量输入训练后的降维模型，以降维模型输出的向量作为所述主体的特征向量；所述降维模型是输入为N维向量、输出为M维向量的限制玻尔兹曼机模型，采用若干个所述主体的基础向量作为样本进行模型训练，M为小于N的自然数。

8.根据权利要求7所述的装置，所述基础向量单元包括：

K度关系子单元，用于查找当前主体与其他主体之间的K度关系，K为大于1的自然数；每个所述K度关系为当前主体与当前主体的某个K度关联主体之间的K个关联关系；所述当前主体的K度关联主体包括与当前主体的(K-1)度关联主体具有关联关系、并且不属于当前主体的一度关联主体到(K-1)度关联主体的所有其他主体；所述当前主体的一度关联主体包括与当前主体具有关联关系的所有其他主体；

向量生成子单元，用于按照当前主体与其他主体之间的一度关系到K度关系，生成当前主体的N维基础向量；所述一度关系为当前主体与当前主体的一度关联主体之间的关联关系。