[发明专利]一种融合多类型信息的网络表示方法在审
| 申请号： | 201710337894.7 | 申请日： | 2017-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN107291803A | 公开（公告）日： | 2017-10-24 |
| 发明（设计）人： | 温雯;黄家明;蔡瑞初;郝志峰;王丽娟;陈炳丰 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 广州市红荔专利代理有限公司44214 | 代理人： | 吝秀梅,李彦孚 |
| 地址： | 510030 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种融合多类型信息的网络表示方法，包括步骤1，读取网络结构信息及节点属性信息；步骤2，将所述节点属性信息转换为向量；步骤3，利用降维技术对所述向量进行降维，生成属性特征向量；步骤4，根据所述网络结构信息，生成对应的矩阵G(V,E)，其中V表示节点集合，E表示边集合；步骤5，初始化所述节点属性特征向量；步骤6，利用随机游走和滑动窗口方法构建训练样本；步骤7，调整节点向量值，以获得最大化条件概率；步骤8，输出调整后的节点向量作为网络表示。本发明能够高效地融合网络中的多种类型信息，学习到的网络表示可以用于复杂网络的理解挖掘。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 类型 信息 网络 表示 方法 | ||
【主权项】：
一种融合多类型信息的网络表示方法，包括：步骤1，读取网络结构信息及节点属性信息；步骤2，将所述节点属性信息转换为向量；步骤3，利用降维技术对所述向量进行降维，生成属性特征向量；步骤4，根据所述网络结构信息，生成对应的矩阵G(V,E)，其中V表示节点集合，E表示边集合；步骤5，初始化所述属性特征向量；步骤6，结合随机游走和滑动窗口法构建训练样本；步骤7，调整节点向量值，以获得最大化条件概率；步骤8，输出调整后的节点向量作为网络表示。
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