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[发明专利]一种基于属性和结构深度融合的网络嵌入方法及其模型-CN202010410196.7有效
发明人：张贤坤;罗学雄;马蕴玢 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于属性和结构深度融合的网络嵌入方法，包括以下步骤：S1.得到重构后编码层的节点属性特征；S2.获得带有节点属性特征的节点属性信息序列；S3.将节点属性信息序列翻译为节点身份序列，得到能保留原有网络的网络结构和节点属性信息的节点嵌入向量表示；还公开了一种基于属性和结构深度融合的网络嵌入模型，包括：多模态属性感知模块、属性嵌入层和多跳结构感知模块；所述多模态属性感知模块通过所述属性嵌入层与所述多跳结构感知模块相连；本发明中不仅能捕获低阶结构和节点属性相似性，还能捕获高阶结构语义和节点属性相似性，最终得到的节点嵌入向量表示能深度融合网络结构和节点属性信息。
一种基于属性结构深度融合网络嵌入方法及其模型

[发明专利]一种基于网络分区的层次网络嵌入方法-CN202010410813.3有效
发明人：张贤坤;马蕴玢;康俊龙 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于网络分区的层次网络嵌入方法，包括：基于模块度增益判断网络原图中节点的归属社区，确定网络分区数；将网络分区数设定为最小规模抽象图的规模阈值，基于混合坍缩方法对网络原图进行图抽象，输出规模逐渐缩小的抽象图，直至最粗抽象图等于最小规模抽象图的规模；根据基线算法对最粗抽象图进行表示学习，得到最粗抽象图的表示；通过嵌入传播方法由最粗抽象图的表示逐层传播和细化，得到原始图表示。本发明提高了基线方法的网络表示效果，减少阈值设定的人为干预问题，进一步提高网络表示的准确度，可广泛用于链路预测、多标签节点分类、社区发现、推荐系统领域。
一种基于网络分区层次嵌入方法