[發(fā)明專利]一種異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的嵌入方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910054117.0
• 申請日: 2019-01-21
• 公開（公告）號: CN109800504B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 石川;王嘯;張依丁
• 申請（專利權(quán)）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/18
• 代理公司: 北京柏杉松知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 丁蕓;項京

1.一種異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的嵌入方法，其特征在于，所述方法包括：

確定待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點的表示向量；

將所確定的表示向量輸入至預(yù)先設(shè)定的雙曲空間嵌入模型中；

基于所述雙曲空間嵌入模型，對所述表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射，得到所述每個節(jié)點在雙曲空間中的嵌入向量；其中，通過基于所述雙曲空間嵌入模型，對所述表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射，得到映射結(jié)果；判斷映射次數(shù)是否達到預(yù)設(shè)值；如果達到，將所述映射結(jié)果確定為所述每個節(jié)點在雙曲空間中的嵌入向量；如果未達到，基于所述映射結(jié)果對所述表示向量進行更新，并返回執(zhí)行所述基于所述雙曲空間嵌入模型，對所述表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射的步驟。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點的表示向量的步驟，包括：

隨機給定待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點的表示向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述雙曲空間嵌入模型，對所述表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射，得到所述每個節(jié)點在雙曲空間中的嵌入向量的步驟之前，還包括：

確定待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

針對所述每個節(jié)點，基于所確定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定與該節(jié)點的距離在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的節(jié)點作為鄰居節(jié)點，獲取所述鄰居節(jié)點的表示向量；

計算該節(jié)點的表示向量與所述鄰居節(jié)點的表示向量在雙曲空間中的距離，作為第一距離；

根據(jù)所述第一距離，計算該節(jié)點與所述鄰居節(jié)點的相似度，作為第一相似度；

計算所述第一相似度對于該節(jié)點的表示向量的梯度，作為該節(jié)點的第一梯度；

所述基于所述雙曲空間嵌入模型，對所述表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射，得到所述每個節(jié)點在雙曲空間中的嵌入向量的步驟，包括：

針對所述每個節(jié)點，基于所述雙曲空間嵌入模型，根據(jù)該節(jié)點的表示向量和所述該節(jié)點的第一梯度，對該節(jié)點的表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射，得到該節(jié)點在雙曲空間中的嵌入向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的步驟，包括：

根據(jù)待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點的類型，生成所述待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的元路徑；

針對所述待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點，根據(jù)所述元路徑確定與該節(jié)點的距離在第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的節(jié)點，作為該節(jié)點的關(guān)聯(lián)節(jié)點；所述第二預(yù)設(shè)范圍大于第一預(yù)設(shè)范圍；

生成包括該節(jié)點以及所確定的關(guān)聯(lián)節(jié)點的關(guān)系序列。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述雙曲空間嵌入模型，對所述表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射，得到所述每個節(jié)點在雙曲空間中的嵌入向量的步驟之前，還包括：

確定待嵌入異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

針對所述每個節(jié)點，基于所述每個節(jié)點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，確定與該節(jié)點的距離在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)的節(jié)點作為鄰居節(jié)點，獲取所述鄰居節(jié)點的表示向量；

計算該節(jié)點的表示向量與所述鄰居節(jié)點的表示向量在雙曲空間中的距離，作為第一距離；

根據(jù)所述第一距離，計算該節(jié)點與所述鄰居節(jié)點的相似度，作為第一相似度；

計算所述第一相似度對于該節(jié)點的表示向量的梯度，作為該節(jié)點的第一梯度；

針對所述每個節(jié)點，確定與該節(jié)點無關(guān)聯(lián)關(guān)系的預(yù)設(shè)數(shù)量個節(jié)點作為負樣本節(jié)點，獲取所述負樣本節(jié)點的表示向量；

計算該節(jié)點的表示向量與所述負樣本節(jié)點的表示向量在雙曲空間中的距離，作為第二距離；

根據(jù)所述第二距離，計算該節(jié)點與所述負樣本節(jié)點的相似度，作為第二相似度；

計算所述第一相似度與所述第二相似度的和，得到相似度總和；

通過計算相似度總和對于該節(jié)點的表示向量的梯度，作為該節(jié)點的第二梯度；

所述基于所述雙曲空間嵌入模型，對所述表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射，得到所述每個節(jié)點在雙曲空間中的嵌入向量的步驟，包括：

針對所述每個節(jié)點，基于所述雙曲空間嵌入模型，根據(jù)該節(jié)點的表示向量和所述該節(jié)點的第二梯度，對該節(jié)點的表示向量進行雙曲空間中的指數(shù)映射，得到該節(jié)點在雙曲空間中的嵌入向量。