[发明专利]一种基于深度学习的网络表征获取方法在审
| 申请号： | 201910747332.9 | 申请日： | 2019-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN110674922A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 杨黎斌;王楠鑫;蔡晓妍;梅欣;顾铭;刘森 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 61216 西安恒泰知识产权代理事务所 | 代理人： | 李婷 |
| 地址： | 710068 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的网络表征获取方法，包括以下步骤：步骤1，获取含有节点内容的网络，所述含有节点内容的网络包括|V|个节点，从|V|个节点中任选一个节点作为当前根节点，根据当前根节点对所述含有节点内容的网络进行随机游走，得到内容序列 | ||
| 搜索关键词： | 网络 节点内容 机器翻译 内容序列 根节点 向量 学习 注意力机制 标识向量 成果应用 节点标识 随机游走 网络包括 序列步骤 融合 预测 研究 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的网络表征获取方法，用于获得待表征的网络的表征向量，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，获取待表征的网络，所述待表征的网络包括|V|个节点，|V|≠0；从|V|个节点中任选一个节点作为当前根节点，执行步骤2；/n步骤2、以当前根节点为起点对所述待表征的网络进行随机游走，获得N个随机游走序列，N为正整数；/n其中第n个随机游走序列S
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