DMIR实验室

一种融合多类型信息的网络表示方法

作者：DMIR 发表时间：2017-05-15 浏览量：27

发明人：温雯;黄家明;蔡瑞初;郝志峰;王丽娟;陈炳丰

申请时间：2017年5月15日

专利申请号：201710337894.7

申请状态：实质审查

说明：本发明提供一种融合多类型信息的网络表示方法，包括：步骤1，读取网络结构信息及节点属性信息；步骤2，将所述节点属性信息转换为向量；步骤3，利用降维技术对所述向量进行降维，生成属性特征向量；步骤4，根据所述网络结构信息，生成对应的矩阵G(V,E)，其中V表示节点集合，E表示边集合；步骤5，初始化所述节点属性特征向量；步骤6，利用随机游走和滑动窗口方法构建训练样本；步骤7，调整节点向量值，以获得最大化条件概率；步骤8，输出调整后的节点向量作为网络表示。本发明能够高效地融合网络中的多种类型信息，学习到的网络表示可以用于复杂网络的理解挖掘。

系统设计总图：