[发明专利]基于边的网络图嵌入方法在审
| 申请号： | 201710763470.7 | 申请日： | 2017-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN107633263A | 公开（公告）日： | 2018-01-26 |
| 发明（设计）人： | 王朝坤;叶晓俊;郭高扬;王昶平;王铮 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司11448 | 代理人： | 王书彪,刘艳芬 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于边的网络图嵌入方法，包括构建Edge2vec算法模型；使用随机梯度下降法训练Edge2vec算法模型；使用Edge2vec算法模型实现网络图嵌入。本发明提供的方法通过基于深度自动编码器的神经网络模型将网络图中的边直接映射到低维向量空间中，该方法可以保留边与边的局部近邻度信息和全局近邻度信息，与现有技术相比，本发明的方法能更有效地保留网络图中边的结构信息，在关于边的网络图分析任务中能达到更好的性能，本发明可以应用到所有关于边的网络图分析任务中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网络图 嵌入 方法 | ||
【主权项】：
一种基于边的网络图嵌入方法，其特征在于，包括：构建基于边的网络图嵌入方法Edge2vec算法模型，所述Edge2vec算法模型为将网络图中的边直接映射到低维向量空间的模型；使用随机梯度下降法训练Edge2vec算法模型；使用Edge2vec算法模型实现网络图嵌入。
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