申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2022-01-18

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN114547408B

主分类号：G06F16/909

分类号：G06F16/909;G06F18/22;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.06.14#实质审查的生效;2022.05.27#公开

摘要：本发明公开了一种基于细粒度学生时空行为异质网表征的相似学生搜索方法，该方法可准确并有区分地建模学生基于一卡通的刷卡行为，得到富含语义信息的学生嵌入表征，精准度量学生间相似度。具体而言，该方法在探究不同时间划分策略、提出时空双特征组合节点、多重边保留多次记录的基础上，构建学生细粒度时空校园行为异质多重网络，抽取可揭示学生间共现关系的元路径进行随机游走，学习学生行为模式嵌入。最后，提出辅以学生属性信息进行相似学生搜索，将向量化的学生属性信息融合到行为模式嵌入中，使嵌入同时包含学生行为轨迹信息和属性信息，提升学生间相似度计算的鲁棒性。

主权项：1.一种基于细粒度学生时空行为异质网表征的相似学生搜索方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1，基于脱敏的学生一卡通数据构建学生细粒度时空校园行为异质多重网络；步骤1.1，构建时空双特性节点，将按照一定尺度划分的时间和位置信息组合起来；步骤1.2，探究不同粒度划分的时间信息影响，构建细粒度时空节点；步骤1.3，基于一卡通刷卡记录连接学生节点和细粒度时空节点，保留短时多次刷卡情景，构建学生细粒度时空校园行为异质多重网络；步骤2，基于学生共现关系元路径进行学生行为模式嵌入学习；步骤2.1，设计可揭示学生共现关系的元路径；步骤2.2，基于元路径随机游走算法学习学生行为模式嵌入；步骤3，采用低维向量空间中的密集表示法进行学生学籍信息中的学生属性表示，得到学生属性嵌入表征；步骤4，将学生行为模式嵌入表征与学生属性嵌入表征进行融合，得到学生嵌入表征后采用Annoy算法来查找每个学生嵌入表示的Topn个相似嵌入；步骤2.1中，设计可揭示学生共现关系的元路径；不同的元路径表达着不同的语义关系，根据学生校内活动场景，在学生细粒度时空校园行为异质多重网络上定义了学生共现关系元路径mp，记为： 简写为S-TP-S，其中，vs表示学生类型的节点，vtp表示时空类型的节点；——→表示从某节点到下个邻居节点的游走，“visit”表示学生访问某时空的行为语义，“visited”表示某时空被学生访问的行为语义；mp路径表示某个学生节点访问某个时空节点再访问某个学生节点，其语义为：两个学生在相同的时间空间内均有过一次刷卡记录，这种情况称为“一次共同出现”，并称这样的两个学生具有“共现”关系，互为“消费朋友”；步骤2.2中，利用步骤2.1设计的学生共现关系元路径mp指导随机游走，得到学生节点和细粒度时空节点的序列，基于SkipGram模型学习学生节点的低维向量嵌入表示，学习到的嵌入具有这样的特点：两个学生的行为习惯越相似，其嵌入在向量空间的度量距离就越接近；考虑到多重边加入，改进metapath2vec++算法中经典的随机游走转移函数，捕捉多重边的影响进行异质信息网络嵌入学习；给定一个异质信息网络G＝V,E，指定一条元路径mp：t,t+1,t+2…，每次随机游走时，用mp指导，从节点类型为t的第i个节点vti游走到下一个节点vi+1，游走时的转移函数pmp如下所示： 其中，vti∈Vt表示节点类型为t的第i个节点，Nvti表示vti的邻居节点，表示vti与其所有邻居节点之间连接的总边数，|vi+1,vti|表示节点vti和节点vi+1之间连接的边数，fvti表示节点vti的节点类型，t+1表示的是mp中类型t的下一种类型；如果某节点不是vti的邻居，也不符合元路径mp定义的下一个需要游走的类型，则转移概率为0。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 一种基于细粒度学生时空行为异质网表征的相似学生搜索方法

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