基于自适应随机游走的属性网络表示学习方法.pdfVIP

下载本文档

11
0
约1.28万字
约 11页
2023-05-26 发布于四川
举报
版权申诉

基于自适应随机游走的属性网络表示学习方法.pdf

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

本发明属于网络表示学习技术领域，提供了一种基于自适应随机游走的属性网络表示学习方法方法，该方法根据网络的结构、属性、层次信息中生成网络节点表示。通过对属性网络拓扑结构进行采样来保留网络在结构上的近似性；通过捕获节点‑属性二部图网络的高阶相关来保留网络的语义相似性；接着，采用双曲化的skip‑gram算法学习双曲空间表示，以实现采用更低的维数表达属性网络的复杂层次关系。通过对网络多种关系的建模并采用双曲空间的学习方法，本发明可以显著的改善现有研究忽略隐式关系和层次信息的缺陷，较好地保留属性网络中的

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112256870 A (43)申请公布日 2021.01.22 (21)申请号 202011101843.2 (22)申请日 2020.10.15 (71)申请人大连理工大学地址