[发明专利]一种基于高阶相似度和卷积自编码器的网络节点嵌入方法在审

专利信息
申请号: 202110696521.5 申请日: 2021-06-23
公开(公告)号: CN113361626A 公开(公告)日: 2021-09-07
发明(设计)人: 王巍;杨武;玄世昌;苘大鹏;吕继光;乔第 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明属于复杂网络分析技术领域,具体涉及一种基于高阶相似度和卷积自编码器的网络节点嵌入方法。本发明包括获取图形式的网络数据G(E,V)与其邻接矩阵A;计算邻接矩阵的1~k次幂A,A2,....,Ak来保存网络的高阶相似度,将所生成的矩阵A,A2,....,Ak进行有序叠加,构建三维张量,对特定节点的分量进行提取,对提取结果进行Z字排列并叠加生成“RGB”图像;构建卷积自编码器,将步骤2中生成的“RGB”图像输入卷积自编码器中进行特征提取,将提取到的特征向量作为各个节点的嵌入向量。本发明将高阶相似度和卷积神经网络结合起来,在网络节点的嵌入中取得了良好的效果。
搜索关键词: 一种 基于 相似 卷积 编码器 网络 节点 嵌入 方法
【主权项】:
暂无信息
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