[发明专利]网络表示学习模型的训练方法、装置、电子设备及介质在审
| 申请号： | 202010079116.4 | 申请日： | 2020-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN111353002A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 窦勇;李腾;姜晶菲;李荣春;牛新;乔鹏;潘衡岳;苏华友 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 付婧 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请提供一种网络表示学习模型的训练方法及装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。方法包括：获取网络节点之间的关联信息，建立网络节点的拓扑信息矩阵；获取网络中各个节点的属性信息，建立网络节点的属性信息矩阵；通过矩阵分解的方式将拓扑信息矩阵和属性信息矩阵同时投影到预设矩阵空间中，得到对应的第一矩阵和第二矩阵，并计算两者的相似性；根据拓扑信息矩阵、属性信息矩阵和相似性，构建网络节点表示向量；将所述网络节点表示向量代入网络表示学习模型中进行训练。本方案，将网络的外部信息合理地结合到网络表示学习模型的训练中，进一步增强了网络表示学习的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 表示 学习 模型 训练 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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