[发明专利]嵌入结果的解释方法和装置

权利要求书

1.一种嵌入结果的解释方法，包括：

采用嵌入算法对嵌入对象进行嵌入处理，得到每个嵌入对象的嵌入结果，所述嵌入结果包括若干维度的嵌入值；

根据所述嵌入值的极值提取各维度下嵌入值满足显著条件的嵌入对象作为显著训练样本；

针对每个维度，采用该维度下的显著训练样本的样本特征和显著类别标签对解释模型进行训练；

基于已训练的解释模型确定所述显著训练样本属于所述显著类别的解释特征，作为所述嵌入结果在该维度下的解释特征；

所述极值包括：最大值和最小值；

所述显著条件包括：显著激活条件和显著抑制条件；

所述显著类别标签与所述显著条件对应，包括显著激活标签和显著抑制标签；

所述显著条件的确定过程包括：

计算所述最大值和预设变化参数的差值；

计算所述最小值和所述预设变化参数的求和值；

将所述显著激活条件确定为：嵌入值大于等于所述差值，且小于等于所述最大值；

将所述显著抑制条件确定为：嵌入值大于等于所述最小值，且小于等于所述求和值。

2.根据权利要求1所述的方法，所述基于已训练的解释模型确定所述显著训练样本属于所述显著类别的解释特征，包括：

基于已训练的解释模型确定所述显著训练样本中各样本特征的权重；

按照权重从大到小的顺序对样本特征进行排序；

提取排列在前N位的样本特征作为所述显著训练样本属于所述显著类别的解释特征，N为大于等于1的自然数。

3.根据权利要求2所述的方法，

所述样本特征包括：原始特征和拓扑特征。

4.根据权利要求3所述的方法，所述拓扑特征包括以下一种或多种：

一阶邻居数量、二阶邻居数量、一阶邻居的平均邻居数量、一阶邻居在指定原始特征维度下的统计值。

5.根据权利要求1所述的方法，

所述解释模型是二分类模型。

6.一种图嵌入的结果解释方法，包括：

采用嵌入算法对图节点进行嵌入处理，得到每个图节点的嵌入结果，所述嵌入结果包括若干维度的嵌入值；

根据所述嵌入值的极值提取各维度下嵌入值满足显著条件的图节点作为显著训练样本；

针对每个维度，采用该维度下的显著训练样本的样本特征和显著类别标签对解释模型进行训练；

基于已训练的解释模型确定所述显著训练样本属于所述显著类别的解释特征，作为所述嵌入结果在该维度下的解释特征；

所述极值包括：最大值和最小值；

所述显著条件包括：显著激活条件和显著抑制条件；

所述显著类别标签与所述显著条件对应，包括显著激活标签和显著抑制标签；

所述显著条件的确定过程包括：

计算所述最大值和预设变化参数的差值；

计算所述最小值和所述预设变化参数的求和值；

将所述显著激活条件确定为：嵌入值大于等于所述差值，且小于等于所述最大值；

将所述显著抑制条件确定为：嵌入值大于等于所述最小值，且小于等于所述求和值。