[发明专利]一种基于高阶相似度和卷积自编码器的网络节点嵌入方法

权利要求书

1.一种基于高阶相似度和卷积自编码器的网络节点嵌入方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取图形式的网络数据G(E,V)与其邻接矩阵A；

步骤2：计算邻接矩阵的1～k次幂A,A²,....,A^k来保存网络的高阶相似度，将所生成的矩阵A,A²,....,A^k进行有序叠加，构建三维张量，对特定节点的分量进行提取，对提取结果进行Z字排列并叠加生成“RGB”图像；

步骤3：构建卷积自编码器，将步骤2中生成的“RGB”图像输入卷积自编码器中进行特征提取，将提取到的特征向量作为各个节点的嵌入向量。

2.根据权利要求1所述的一种基于高阶相似度和卷积自编码器的网络节点嵌入方法，其特征在于：所述的步骤2的具体实现方法为：

步骤2.1：计算邻接矩阵的1～3次幂A、A²、A³；

步骤2.2：将矩阵A²置于矩阵A之上，将矩阵A³置于矩阵A²之上，构成形状为|V|×|V|×3的三维矩阵B：

步骤2.3：将三维矩阵B拆分为|V|个形状为|V|×3的二维矩阵，将每一个形状为|V|×3的二维矩阵重构为形状为的三维向量；

步骤2.3.1：提取形状为|V|×3的二维矩阵的每一行，组成的矩阵；

步骤2.3.2：将3个的矩阵依次叠加，组成一个形状为的三维向量。