[发明专利]一种相似子图间实体对应关系的快速查找方法有效
| 申请号: | 201810532369.5 | 申请日: | 2018-05-29 |
| 公开(公告)号: | CN108829770B | 公开(公告)日: | 2020-07-17 |
| 发明(设计)人: | 陈为;韩东明;郭方舟;潘嘉铖;聂小涛 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
| 主分类号: | G06F16/35 | 分类号: | G06F16/35;G06F16/36;G06F16/9535 |
| 代理公司: | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人: | 徐敏 |
| 地址: | 310013 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | 本发明公开了一种相似子图间实体对应关系的快速查找方法,包括以下步骤:步骤1:对网络数据进行向量化表达;步骤2:计算得到实体与实体之间向量距离的矩阵;步骤3:计算出每个实体距离最近的一系列实体;步骤4:搜索与用户给定的查询子图中的每个实体相近的相似有序集合;步骤5:得到给定的查询子图的相似子图集合;步骤6:得到有序的相似子图集合;步骤7:对用户给定的查询子图中的每个实体进行聚类;步骤8:对有序的相似子图集合中每个相似子图中的每个实体,计算和每个聚类中所有实体的平均向量距离,平均向量距离最小的聚类;步骤9:计算得到相似子图中实体对应到用户给定的查询子图中实体的对应关系。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 相似 子图间 实体 对应 关系 快速 查找 方法 | ||
【主权项】:
1.一种相似子图间实体对应关系的快速查找方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:对网络数据进行向量化表达,用向量来代表网络数据中的每个实体得到向量化数据;步骤2:计算步骤1得到的向量化数据中两两实体间的向量距离,得到实体与实体之间向量距离的矩阵;步骤3:根据步骤2得到的实体间向量距离的矩阵,计算出每个实体距离最近的一系列实体,构成每个实体的相似有序集合;步骤4:根据步骤3中的相似有序集合,搜索与用户给定的查询子图中的每个实体相近的相似有序集合;步骤5:对步骤4中得到的相似实体集合中所有实体构造网络,得到相似实体关系图,对相似实体关系图进行搜索,得到给定的查询子图的相似子图集合;步骤6:对步骤5中的相似子图集合和步骤4中用户给定的查询子图两两做相似度匹配,进行排序得到有序的相似子图集合;步骤7:对步骤4中用户给定的查询子图中的每个实体进行聚类;步骤8:对步骤6中有序的相似子图集合中每个相似子图中的每个实体,计算和步骤7中每个聚类中所有实体的平均向量距离,平均向量距离最小的聚类,即为与相似子图中实体对应的对应聚类;步骤9:根据步骤8得到的与相似子图中实体对应的对应聚类,找到对应聚类的所有实体中已找到对应关系最少的待选实体,计算所述待选实体与相似子图中实体的向量距离,选出最近的实体,即得到相似子图中实体对应到用户给定的查询子图中实体的对应关系。
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