申请/专利权人：上海淇玥信息技术有限公司

申请日：2021-04-26

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113298116B

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06N3/02;G06N3/082

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.09.10#实质审查的生效;2021.08.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于注意力权重的图嵌入特征提取方法及装置，所述方法包括：基于用户通话信息构建关系图；根据当前节点与各个邻节点的通话信息计算各个邻节点的注意力权重；所述注意力权重用于反映当前节点与各个邻节点之间通话的亲密度；根据所述注意力权重对各个邻节点进行采样，得到固定个数的邻节点；根据所述固定个数的邻节点对应的向量序列训练图神经网络；配置目标函数，通过梯度下降法最小化所述目标函数，得到所述图神经网络参数；将待处理用户通话信息输入所述图神经网络中，得到图嵌入特征。本发明以注意力权重为依据对各个邻节点进行采样，从而在采样过程中得到固定排序和个数的邻节点，提高了图嵌入特征的准确性。

主权项：1.一种基于注意力权重的图嵌入特征提取方法，其特征在于，包括：以用户通话信息为边并以用户为节点构建关系图，通话信息包括通话时长和或在预定时间内的通话次数；根据节点在N个指定时间点的特征向量序列构建节点的时序特征向量，所述时序特征向量反映节点特征在各个指定时间点的均值和变化趋势；所述指定时间点包括具体时刻和或预定的时间区间；根据当前节点与各个邻节点的通话信息，通过将当前节点与邻节点的通话信息转换为概率的方式计算各个邻节点的注意力权重；所述注意力权重用于反映当前节点与各个邻节点之间通话的亲密度；根据所述注意力权重对各个邻节点进行采样，得到固定个数的邻节点包括：根据当前节点与各个邻节点之间的注意力权重大小对各个邻节点进行排序，或者，根据当前节点与各个邻节点之间的注意力权重对各个节点进行加权采样，其中，先遍历每个邻节点得到每个邻节点的采样分数、根据采样分数对各个邻节点进行排序；根据各个邻节点的排序采集固定个数的邻节点；根据所述固定个数的邻节点对应的时序特征向量序列训练图神经网络；配置目标函数，通过梯度下降法最小化所述目标函数，得到所述图神经网络参数；将待处理用户通话信息输入所述图神经网络中，得到图嵌入特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海淇玥信息技术有限公司 基于注意力权重的图嵌入特征提取方法、装置及电子设备

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