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[发明专利]一种异质网络社团结构以及基于该结构的社团发现方法-CN201610815759.4在审
发明人：翟学萌;艾小翔;马万伦;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-09-12 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种异质网络社团结构以及基于该结构的社团发现方法，首先提出了异质网络的零模型，为研究复杂网络中异质网络结构提供了基础的随机化网络模型；并在其基础上提出了适用于异质网络的功能函数异质网络的模块度，为异质网络社团评价提供了新方法；然后在异质网络模块度的基础上，定义了异质网络的社团结构，基于该社团结构提出了基于异质网络模块度最大化的异质网络社团发现方法，有效地发现了异质网络中的社团结构本申请采用同质、异质邻接矩阵全面、有效地描述异质网络连接关系。
一种网络社团结构以及基于发现方法

[发明专利]基于层次结构的快速异质信息网络表示学习方法及设备-CN202310432287.4在审
发明人：赵姝;芮品德;赵桓幜;杜紫维;陈洁;段震 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明的一种基于层次结构的快速异质信息网络表示学习方法及设备，包括首先获取待挖掘的数据，进行数据清洗、处理和编码，并构建异质信息网络；然后基于网络中异质性和拓扑结构利用异质缩小网络模型迭代缩小网络，得到一系列规模从大到小的层次异质信息网络；接着学习规模最小的异质信息网络的节点表示，并使用该节点表示来训练异质细化模型；最后基于异质细化模型及层次网络之间的映射关系迭代细化网络，获得构建的异质信息网络的节点表示。本发明可以通过缩小规模技术对大规模异质信息网络进行缩小处理，进而减少表示问题的时间和空间复杂度以快速学习网络中的节点表示。
基于层次结构快速信息网络表示学习方法设备

[发明专利]基于元路径的异质信息网络能力节点重要度评估方法-CN201910646660.X有效
发明人：赵青松;李际超;胡伟涛;杨克巍;孙建彬;赵丹玲 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供一种基于元路径的异质信息网络能力节点重要度评估方法,对于异质信息网络G，计算异质信息网络能力评估指数Q(G)；节点v为异质信息网络G中的任意一节点，将节点v从异质信息网络G中移除后构成新的异质信息网络G‑v；对于新的异质信息网络G‑v，同样计算其对应的异质信息网络综合能力评估指数Q(G‑v异质信息网络综合能力评估指数能力之差Q(G)‑Q(G‑v)除以异质信息网络G能力评估指数Q(G)的比值作为衡量节点v能力重要度的指标。本发明不仅适用于异质信息静态网络而且可将其扩展适用于异质信息时序网络。本发明充分考虑了异质信息网络中节点的不同类别，具有的不同属性及功能，从能力角度对网络节点重要度进行了评估。
基于路径信息网络能力节点重要评估方法

[发明专利]一种基于异质网络的社交网络事件关联分析方法-CN201610822837.3在审
发明人：胡光岷;许乔若;翟学萌;许舟军;焦成波 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-09-14 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异质网络的社交网络事件关联分析方法，具体为构建社交网络空间中人物‑事件异质网络；提取人物‑事件异质网络中节点和边的信息特征；在人物‑事件异质网络的连边约束下，进行社团划分，得到人物社团、事件社团；通过人物‑事件关联约束，对人物‑事件异质网络进行异质社团划分，通过对划分结果的研究，达到事件关联性分析的目的。本发明的方法利用异质网络，增加社交网络中用户，事件和用户事件三个图的构造，通过对社交网络中的事件进行进一步的分析，达到挖掘社交网络中的事件关联性的目的。
一种基于网络社交事件关联分析方法

[发明专利]基于异质图神经网络的社交网络恶意账号检测方法及装置-CN202210780783.4在审
发明人：乔凯;石舒豪;闫镔;陈健;王林元;舒君;魏月纳;白禄鑫 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图神经网络技术领域，具体涉及一种基于异质图神经网络的社交网络恶意账号检测方法及装置，该方法包括获取社交网络的信息，构建社交网络关系异质图；获得社交网络特征矩阵；从社交网络中选取正常账号和恶意账号进行标记，构建训练集；构建异质图神经网络，并使用训练集数据训练异质图神经网络；根据异质图神经网络的输出得到账号的类型为正常账号或恶意账号。本发明通过构建社交网络关系异质图有效地利用社交网络实体的特征和实体与实体之间的多种交互关系，通过训练异质图神经网络，实现恶意账号的自动检测。
基于异质图神经网络社交网络恶意账号检测方法装置

[发明专利]产品服务推荐方法、产品服务推荐装置、设备及存储介质-CN202310530113.1在审
发明人：唐明艳;廖江亮;周鹏飞;张树湘 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：该方法包括：从数据库中获取用户‑产品异质网络、用户‑服务异质网络和产品‑服务异质网络，用户‑产品异质网络、用户‑服务异质网络和产品‑服务异质网络根据用户数据集、产品数据集和服务数据集构建的；利用异质图神经网络根据用户‑产品异质网络、用户‑服务异质网络和产品‑服务异质网络，分别确定第i用户与第j产品之间的第一相似性、第i用户与第k服务之间的第二相似性以及第j产品的第一推荐系数、第k服务的第二推荐系数；根据第一相似性、
产品服务推荐方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于图自注意力机制的异质图网络节点分类方法-CN202311099604.1在审
发明人：王翔;邓维康 -专利权人：福建理工大学
申请日： 2023-08-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了交通流预测技术领域的一种基于图自注意力机制的异质图网络节点分类方法，包括：步骤S1、获取大量的交通异质图网络的数据集并划分为训练集、验证集和测试集，从训练集、验证集和测试集中提取交通异质图网络的节点特征矩阵和邻接矩阵集合；步骤S2、创建一异质图自注意力网络模型；步骤S3、利用训练集对异质图自注意力网络模型进行训练，利用验证集对训练后的异质图自注意力网络模型进行验证；步骤S4、利用测试集对异质图自注意力网络模型进行测试，并不断优化超参数；步骤S5、利用异质图自注意力网络模型进行交通异质图网络的节点分类，进而进行交通流预测。
一种基于注意力机制异质图网络节点分类方法

[发明专利]一种异质信息网络的表示学习方法、装置及电子设备-CN202010711317.1在审
发明人：石川;王啸;赵健安 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种异质信息网络的表示学习方法、装置及电子设备，包括：获得异质信息网络和异质信息网络的网络模式，并从异质信息网络中采样出与网络模式相匹配的网络模式实例以及针对异质信息网络包含的每个节点，基于该节点的一阶邻居关系和包含该节点的网络模式实例，得到该节点的节点表示，由于网络模式全面地保留了网络中的各节点的节点类型和关系信息，因此通过与网络模式相匹配的网络模式实例可以生成统一的网络表示。
一种信息网络表示学习方法装置电子设备

[发明专利]一种基于异质网络的社交网络影响力预测方法、装置-CN202111384580.5有效
发明人：高立群;周斌;李爱平;贾焰;江荣;涂宏魁;王晔;喻承;汪海洋;庄洪武;席闻;宋鑫;刘宇嘉;曾康;王宸铭 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于异质网络的社交网络影响力预测方法、装置，可以预测关注的社交网络事件对用户产生影响的概率，包括采集与关注的社交网络事件相关的事件数据与用户数据；由采集的数据构造异质网络图，获取节点关系和节点属性，建立包含异质语义特征融合模块、异质结构特征融合模块、异质多属性特征学习模块、异质网络影响力预测模块的影响力预测模型，构建样本，通过训练集和训练标签集合训练影响力预测模型，直至模型收敛得到训练好的影响力预测模型；将需要预测的用户和关注的社交网络事件数据进行处理得到异质网络图和邻居异质子图，输入训练好的输入影响力预测模型，获得输出的关注的社交网络事件对用户产生影响的预测概率。
一种基于网络社交影响力预测方法装置

[发明专利]基于关系表征图神经网络的异质图节点分类装置及方法-CN202211148419.2在审
发明人：郭园方;王俊富;王蕴红 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于关系表征图神经网络的异质图节点分类装置及方法，装置包括：异质节点特征投影模块、异质关系表征模块、自链接关系表征模块、表征参数梯度放缩模块、同质图神经网络模块；方法包括：异质图输入、异质节点特征投影、异质关系表征、自链接关系表征、表征参数梯度缩放、生成赋权邻接矩阵、同质图神经网络和结果输出；图神经网络可以有效的使同质图神经网络处理具有更加复杂关系的异质图，表征参数梯度放缩模块可以使不同类型的参数：关系表征参数和图神经网络参数，能够在同一个优化框架中均被优化至较佳的结果，计算方式简单有效，仅仅引入极少的参数，方法复杂度远低于主流异质图神经网络。
基于关系表征神经网络异质图节点分类装置方法

[发明专利]异质社交网络中抵抗边缘类型干扰的链路预测方法及装置-CN202210754005.8在审
发明人：王欢 -专利权人：华中农业大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种异质社交网络中抵抗边缘类型干扰的链路预测方法及装置，其方法包括：构建初始异质社交网络链路预测模型，初始异质社交网络链路预测模型包括边缘特征提取子模型及多种类型专家预测子模型；获取异质社交网络中的数据集，并根据数据集生成异质社交网络图，数据集包括多个节点、多个边缘样本和多个边缘类型；基于边缘特征提取子模型提取异质社交网络图中各边缘样本的边缘特征，生成边缘特征集；基于边缘特征集和预设的损失函数对多种类型专家预测子模型进行训练，获得训练完备的目标异质社交网络链路预测模型；基于目标异质社交网络链路预测模型对待预测边缘链路进行预测。
社交网络抵抗边缘类型干扰预测方法装置

[发明专利]异质图元路径自动评估的恶意账号检测方法及装置-CN202210779964.5在审
发明人：陈健;石舒豪;闫镔;乔凯;王林元;杨帅;王骞;郭宇琦 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图神经网络技术领域，具体涉及一种异质图元路径自动评估的恶意账号检测方法及装置，该方法包括获取社交媒体网络的信息，构建社交网络关系异质图；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体特征投影；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体节点类型内聚合；在异质图神经网络的每一层进行账号、帖子和社区不同类型实体节点类型间聚合；通过计算异质图神经网络元路径的得分，发现最优的元路径，从而进行恶意账号检测本发明可以实现社交网络关系异质图中元路径的自动搜索和挖掘，解决了异质图恶意账号检测方法中，元路径需要人工设计的问题。
异质图元路径自动评估恶意账号检测方法装置

[发明专利]对象特征矩阵确定方法、装置、设备和存储介质-CN202111234766.2在审
发明人：王越辉 -专利权人：西安闻泰信息技术有限公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：前述方法包括：获取对象数据集中各种类型对象的异质特征关联矩阵和对应的关联关系指示矩阵，以及各种类型对象的多层属性异质网络矩阵；基于异质特征关联矩阵和对应的关联关系指示矩阵构建异质特征关联函数；基于多层属性异质网络矩阵构建属性异质网络函数；基于异质特征关联函数和属性异质网络函数，构建最小化目标函数；基于最小化目标函数计算各种类型对象的低秩特征矩阵；采用低秩特征矩阵重构对象数据集中各种类型对象的对象特征矩阵。采用本公开实施例提供的方案，可以降低属性异质网络因同质转换而造成信息损失。
对象特征矩阵确定方法装置设备存储介质

[发明专利]用于整合异质网络的分流排程系统及其方法-CN201610788620.5有效
发明人：王柏学;邹曜骏;吴思贤;王中和;刘家宏 -专利权人：中华电信股份有限公司
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明提供一种用于整合异质网络的分流排程系统及其方法。前述的系统包含无线路由器、移动网络核心系统、以及异质网络路由器。当外部终端装置位于异质网络路由器以及无线路由器的服务涵盖范围内，且终端装置具有异质网络整合接取条件下，则异质网络路由器命令终端装置与异质网络路由器以及无线路由器同时进行联机，并依据无线路由器以及移动网络核心系统各自的联机状态
用于整合网络分流系统及其方法

[发明专利]一种网络异质多维标度方法-CN201210251697.0有效
发明人：宣琦;马晓迪;董辉;张哲;俞立 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2012-07-20 - 公布日： 2013-01-23 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种网络异质多维标度方法，包括如下步骤：步骤1：利用网络节点度值给出网络节点特性向量；步骤2：在网络不等式约束下，结合网络异质最短距离的定义和网络节点特性向量计算节点间相似度矩阵；步骤3：利用该异质距离矩阵和网络节点特性向量定义距离矩阵，其中的距离满足三角不等式；步骤4：基于获得的距离矩阵；步骤5：由各节点在欧氏空间中的坐标计算节点间嵌入异质距离，获得嵌入异质距离矩阵；步骤6：选择与原始网络相同连边数量的排序靠前的节点对，并对它们进行连接，从而构建嵌入网络，该嵌入网络与原始网络具有相同数量的连边，比较两个网络并计算嵌入误差。本发明全面考虑了广义网络距离和异质网络中节点特性的差异。
一种网络多维标度方法

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