[发明专利]一种基于元路径的动态异质网络表示方法

权利要求书

1.一种基于元路径的动态异质网络表示方法，其特征在于，构建DHNR模型对网络节点进行表示学习，DHNR模型中包括GRU和带注意力机制的Bi-GRU，DHNR模型获取节点表示向量的过程具体包括以下步骤：

S1：将网络节点建立链接的时间作为链接权重，保留在网络中，构造动态异质网络；

S2：根据时间加权元路径从网络中采样不同的时间加权元路径序列；

S3：对网络进行预处理，得到每个节点初始向量，将每条时间加权元路径序列及其向量进行输入，通过GRU来聚合每条元路径的网络节点序列的信息；

S4：采用相对时间编码技术作为时间编码器，对节点序列的时间进行编码；

S5：采用Bi-GRU方法获取节点序列的信息的深层次特征信息，将时间特征和结构特征进行聚合；

S6：使用带注意力机制的Bi-GRU来交互不同时间下不同序列的特征信息，得到节点的最终表示。

2.根据权利要求1所述的一种基于元路径的动态异质网络表示方法，其特征在于，动态异质网络表示为G＝(V,E,T)，其中V表示节点集合，E表示链接集合，T表示链接上时间集合，动态异质网络中节点和节点类型间的映射函数为A表示节点类型集合；链接和链接类型间的映射函数为ψ:E→R，R表示链接类型集合，动态异质网络中|A|+|R|＞2，动态异质网络中的一条时间链接表示为(i,j,t)且(i,j,t)∈E，时间链接(i,j,t)表示t时刻节点i连接到节点j，|A|表示求节点类型集合中节点类型的数量，|R|表示求链接类型集合中链接类型的数量。

3.根据权利要求1所述的一种基于元路径的动态异质网络表示方法，其特征在于，根据时间加权元路径从网络中采样不同的时间加权元路径序列包括以下步骤：

构建时间加权路径，即对一个元路径在时间属性值的引导下得到该类型元路径对应的时间加权元路径；

获取时间加权的元路径序列集合，即获取每种类型的元路径分别在|T|种不同的时间属性值下的时间加权元路径，将时间加权的元路径序列集合表示为

其中，k为元路径的类型数量；T为时间属性值集合，|T|为时间属性值集合中时间属性的数量；表示第k个类型的元路径在第|T|个时间属性值引导下的时间加权元路径。

4.根据权利要求1所述的一种基于元路径的动态异质网络表示方法，其特征在于，对网络节点的向量进行预处理包括：

为每种类型的节点设置一个变换矩阵，使得每种类型的节点通过变换矩阵投影到相同的特征空间中，所述的特征空间中包含所有类型的节点特征空间中的特征，则节点类型为φ_i的节点n_i投影过程表示为：

其中，x_i为节点n_i的原始特征；为节点n_i的投影特征；为节点类型为φ_i的节点的变换矩阵。

5.根据权利要求1所述的一种基于元路径的动态异质网络表示方法，其特征在于，通过GRU来聚合每条元路径的网络节点序列的信息包括以下过程：

将节点的不同时间加权元路径信息进行聚合，形成一个初步的向量表示，则节点n₀的聚合过程包括：

其中，为节点n_i的投影特征；φ(n_i)为节点n_i的节点类型，n_i为节点n₀在时间加权元路径序列上的m+1-a跳邻居节点；为序列中目标节点的m+1跳邻居节点的隐藏状态；表示节点n_i通过GRU输出的第a层隐藏状态，且0＜a≤1m+，m为序列链接数量；A_m+1为目标节点的m+1跳邻居类型；A_m+1-a为m+1-a跳邻居类型；表示将第a-1层隐藏层输出的隐藏信息与输入GRU的节点n_i的投影特征进行聚合。