[发明专利]面向时序网络进化聚类的深度非负矩阵分解方法及其装置在审
| 申请号： | 202211549820.7 | 申请日： | 2022-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN115757910A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 马小科;滑振鹏;邓晶晶 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06F16/901;G06F18/214;G06F18/23 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 王海栋 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种面向时序网络进化聚类的深度非负矩阵分解方法及其装置，涉及图数据挖掘技术领域，包括：使用深度非负矩阵分解模型将相邻时刻的点互信息矩阵分解到同一组基矩阵上，得到第一时刻的深度特征矩阵和第二时刻的深度特征矩阵；使用自表示学习对第一时刻的深度特征矩阵进行训练，得到自表示矩阵；使用自表示矩阵对所述第二时刻的深度特征矩阵施加拉普拉斯正则项约束；同时，使用第二时刻的点互信息矩阵对第二时刻的深度特征矩阵施加拉普拉斯正则项约束；使用l |
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| 搜索关键词： | 面向 时序 网络 进化 深度 矩阵 分解 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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