[发明专利]一种基于互信息最大化的多层属性网络表征学习方法在审
| 申请号： | 202110398736.9 | 申请日： | 2021-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN113205175A | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 江昊;王强;聂琦;羿舒文;彭姿文 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于深度网络表征学习技术领域，具体涉及一种基于互信息最大化的多层属性网络表征学习方法。本发明输入多层属性网络和目标表征空间维度；结合多层属性网络中属性维度、网络层数、网络节点总数和目标表征空间维度，利用互信息最大化原理构建一种多层属性网络表征学习模型和模型的损失函数；结合模型的损失函数训练多层属性网络表征学习模型，输出多层属性网络节点表征矩阵。本发明利用互信息最大化原理将现有单层属性网络表征学习方法扩展到多层属性网络中，在低维目标空间中获取多层属性网络的节点向量表征，节点向量之间的关系可以保留多层属性网络中节点之间的结构接近性和属性相似性，有利于多层属性网络分析任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 互信 最大化 多层 属性 网络 表征 学习方法 | ||
【主权项】：
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