[发明专利]一种具有社团结构的网络表示学习方法及装置在审

专利信息
申请号: 202010723330.9 申请日: 2020-07-24
公开(公告)号: CN111860866A 公开(公告)日: 2020-10-30
发明(设计)人: 何嘉林 申请(专利权)人: 西华师范大学
主分类号: G06N20/00 分类号: G06N20/00
代理公司: 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 代理人: 李朝虎
地址: 637000 *** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开了一种具有社团结构的网络表示学习方法,包括以下步骤:步骤1:数据收集与处理阶段:使用一种密度函数,通过在网络G上使用随机游走策略,获得顶点序列样本S={s1,s2,...,sn};步骤2:数据表示学习阶段:优化Skip‑gram模型,使用Skip‑gram模型来训练顶点序列样本S={s1,s2,...,sn},得到每个顶点序列的向量表示;步骤3:数据计算阶段:对每个顶点序列的向量表示进行相似度计算,获得社团划分相似度。本发明方法不仅可以更好地捕获网络中的社团结构,并且可以在顶点分类任务中获得更高的准确率。
搜索关键词: 一种 具有 社团 结构 网络 表示 学习方法 装置
【主权项】:
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