一種參數化的論文網絡節點表示學習方法

作者:蒲菊華;陳虞君;劉偉;班崟峰;杜佳鴻;熊璋 刊名: 上傳者:師文煥

【摘要】本發明公開了一種參數化的論文網絡節點表示學習方法,該方法首先構建一個空的論文節點隊列,然后采用隨機游走方式采樣任意一個論文節點的鄰居節點、及鄰居的鄰居節點;并將選取的論文節點作為論文節點隊列的第一個元素,隨后依據跳轉概率得到論文節點隊列的其他元素;遍歷完成所有的論文節點,則有論文節點隊列集合;然后采用正負采樣方法生成多層感知機的神經網絡訓練數據;最后采用神經網絡論文概率模型進行處理,得到論文節點語義信息到論文節點向量表示的非線性變換,進而得到論文節點的向量表示。

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(19)中華人民共和國國家知識產權局 (12)發明專利申請 (10)申請公布號 (43)申請公布日 (21)申請號 201711308050.6 (22)申請日 2017.12.11 (71)申請人 北京航空航天大學 地址 100191 北京市海淀區學院路37號 申請人 深圳北航新興產業技術研究院 (72)發明人 蒲菊華 陳虞君 劉偉 班崟峰 杜佳鴻 熊璋  (74)專利代理機構 北京永創新實專利事務所 11121 代理人 冀學軍 (51)Int.Cl. G06F 17/3 0 (2006.01) G06N 3/ 04 (2006.01) G06N 3/ 08 (2006.01) G06Q 50/0 0 (2012.01) (54)發明名稱 一種參數化的論文網絡節點表示學習方法 (57)摘要 本發明公開了一種參數化的論文網絡節點表示學習方法,該方法首先構建一個空的論文節點隊列,然后采用隨機游走方式采樣任意一個論文節點的鄰居節點、及鄰居的鄰居節點;并將選取的論文節點作為論文節點隊列的第一個元素,隨后依據跳轉概率得到論文節點隊列的其他元素;遍歷完成所有的論文節點,則有論文節點隊列集合;然后采用正負采樣方法生成多層感知機的神經網絡訓練數據;最后采用神經網絡論文概率模型進行處理,得到論文節點語義信息到論文節點向量表示的非線性變換,進而得到論文節點的向量表示。 權利要求書4頁 說明書14頁 附圖3頁 CN 108228728 A 2018.06.29 CN 108228728 A 1.一種參數化的論文網絡節點表示學習方法,其特征在于包括有下列步驟: 步驟一,基于隨機游走方法采樣獲取任意一個論文節點的鄰居—論文節點集、及鄰居的鄰居—論文節點集; 步驟101:構建一個論文節點空隊列,記為V,所述V用來存儲論文節點序列;論文節點空隊列V的最大隊列元素位數為mv,mv的取值為10~20;然后執行步驟102; 步驟102:選取任意一個論文節點papera,然后將所述papera放入論文節點隊列V中第1 位;然后執行步驟103; 步驟103:獲取屬于任意一個論文節點papera的全部鄰居論文節點集,記為 鄰居論文節點是指與任意一個論 文節點papera之間存在連邊的論文節點集合;然后執行步驟104;步驟104:根據所述鄰居論文節點集 中鄰居節點總數B確定跳轉到第一 跳轉概率 c表示跳數;然后執行步驟105; 步驟105:采用別名采樣算法(alias sampling) ,根據當前的 在所述中獲取下一跳的鄰居論文節點 同時將 放入論文節點隊列V的第2位;然后執行步驟106; 步驟106:獲取屬于鄰居論文節點 的全部鄰居論文節點集,即鄰居的鄰居—論文節點集 然后執行步驟107; 步驟107:計算鄰居論文節點 與任意一個論文節點papera之間的最短跳數 然后執行步驟108; 其中 代表的是從任意一個鄰居論文節點到前一個論文節點的最少跳數距離; 步驟108:根據所述的 來確定 跳轉到第二跳轉概率 然后執行步驟109; 所述第二跳轉概率 c表示跳數。 步驟109:經 確定之后,根據 和別名采樣,選擇 作為下一跳論文節 點,同時將 放入論文節點隊列V中的第3位;然后執行步驟110; 步驟110:循環執行步驟106和步驟109,直至論文節點隊列V中的位數為mv時,本次隨機游走停止;然后執行步驟111; 權 利 要 求 書 1/4 頁 CN 108228728 A 2 步驟111:對于整個論文網絡中的每一個論文節點重復執行步驟101到步驟109,來完成論文節點的鄰居節點采樣,則有論

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