[发明专利]一种保留类型序列信息的异构信息网络表示学习方法和系统在审
| 申请号： | 201910022868.4 | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN111428744A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 陈郁馨;王腾蛟;陈薇;李强;杨旭升;邱镇 | 申请（专利权）人： | 北京大学;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100871 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种保留类型序列信息的异构信息网络表示学习方法和系统。本发明提出了一种保留类型序列的异构信息网络表示学习模型，该模型是一个以type‑aware GRU为门控单元并具有衰减函数的新型encoder‑decoder框架，可将异构信息网络映射到低维空间中。其通过type‑aware GRU结合类型和序列信息，并利用衰减函数保留有代表性的序列信息，将异构信息网络的表示学习扩展到序列级别。本发明可支持将异构信息网络映射到低维空间中，从而便于社交网络等异构信息网络数据的分类、聚类、可视化等各种网络分析应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 保留 类型 序列 信息 信息网络 表示 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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