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【发明授权】一种基于网络分区的层次网络嵌入方法_天津科技大学_202010410813.3 

申请/专利权人:天津科技大学

申请日:2020-05-15

公开(公告)日:2023-05-23

公开(公告)号:CN111597665B

主分类号:G06F30/18

分类号:G06F30/18

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.05.23#授权;2020.09.22#实质审查的生效;2020.08.28#公开

摘要:本发明公开了一种基于网络分区的层次网络嵌入方法,包括:基于模块度增益判断网络原图中节点的归属社区,确定网络分区数;将网络分区数设定为最小规模抽象图的规模阈值,基于混合坍缩方法对网络原图进行图抽象,输出规模逐渐缩小的抽象图,直至最粗抽象图等于最小规模抽象图的规模;根据基线算法对最粗抽象图进行表示学习,得到最粗抽象图的表示;通过嵌入传播方法由最粗抽象图的表示逐层传播和细化,得到原始图表示。本发明提高了基线方法的网络表示效果,减少阈值设定的人为干预问题,进一步提高网络表示的准确度,可广泛用于链路预测、多标签节点分类、社区发现、推荐系统领域。

主权项:1.一种基于网络分区的层次网络嵌入方法,其特征在于,包括:步骤1:基于模块度增益判断网络原图中节点的归属社区,确定网络分区数;步骤2:将网络分区数设定为最小规模抽象图的规模阈值,基于混合坍缩方法对网络原图进行图抽象,输出规模逐渐缩小的抽象图,直至最粗抽象图等于最小规模抽象图的规模;混合坍缩方法具体坍缩过程需要满足双射函数和满射函数:双射函数使得有其中C表示网络原图的社区,va表示抽象图的节点,Va表示抽象图节点集,Ci表示网络原图的各个社区,表示抽象图节点集的各个节点;满射函数使得有其中G表示网络原图,V表示网络原图节点集,Ga表示抽象图,Va表示抽象图节点集,vi表示网络原图节点集V的各个节点,表示抽象图节点集Va的各个节点;步骤3:根据基线算法对最粗抽象图进行表示学习,得到最粗抽象图的表示;具体为:通过基线算法Embed应用于GaL,0进行学习,得到最粗抽象图的表示GaL表示最粗抽象图,0表示零矩阵,作为最粗抽象图的初始参照;步骤4:通过嵌入传播方法由最粗抽象图的表示逐层传播和细化,得到原始图表示;具体为:将最粗抽象图的表示作为最粗抽象图的上一层抽象图GaL-1的参照嵌入,将传播算法Propagation应用于将基线算法Embed应用于得到最粗抽象图的上一层抽象图的表示重复以上步骤,直到嵌入传播得到首层抽象图Ga0的表示嵌入传播过程需要满足嵌入函数和传播函数:传播函数其中GaL-1表示最粗抽象图的上一层抽象图,GaL表示最粗抽象图,表示最粗抽象图的表示,表示最粗抽象图的上一层抽象图的参照嵌入;嵌入函数其中GaL-1表示最粗抽象图的上一层抽象图,表示最粗抽象图的上一层抽象图的参照嵌入,GaL-1表示最粗抽象图的上一层抽象图的表示。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 天津科技大学 一种基于网络分区的层次网络嵌入方法

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