[發明專利]一種確定多個樣本之間的網絡結構的方法及裝置

有效

• 申請號: 201910059767.4
• 申請日: 2019-01-22
• 公開（公告）號: CN110059227B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 梁琛
• 申請（專利權）人: 創新先進技術有限公司
• 主分類號: G06F16/901
• 分類號: G06F16/901;G06Q40/08
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 張靜娟;周良玉

1.一種確定多個樣本之間的全局網絡結構的方法，其中，所述多個樣本中包括被標注為不同類型的樣本，其中，所述不同類型中包括至少一種目標類型，所述方法包括：

獲取所述多個樣本的至少兩個全局網絡結構；其中，不同的網絡結構是采用不同的關聯關系構建的；

在每個全局網絡結構中，對于所述至少一種目標類型中的每種目標類型，基于該目標類型的樣本各自的與其鄰居樣本之間的局部網絡結構、及各個所述鄰居樣本的類型，計算該目標類型的樣本在該全局網絡結構中的聚集性，其中，所述鄰居樣本為預定階數以內的鄰居樣本；

基于各種目標類型的樣本在各個全局網絡結構中的聚集性，在所述至少兩個全局網絡結構中確定所述多個樣本之間的全局網絡結構。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述至少兩個全局網絡結構中包括第一網絡結構，所述至少一種目標類型包括第一目標類型，在所述第一網絡結構中，所述第一目標類型的樣本的聚集性對應于第一目標類型的樣本與其各階全部同類型鄰居樣本之間的聚集性的加權和，其中，所述第一目標類型的樣本與其n階全部同類型鄰居樣本之間的聚集性基于如下兩項獲取：所述第一目標類型的樣本各自的與其n階鄰居樣本之間的網絡結構、及所述n階鄰居樣本各自的類型，其中n為大于0的整數。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，第一目標類型的樣本與其n階全部同類型鄰居樣本之間的聚集性為第一目標類型的各樣本的n階同類型鄰居樣本數之和與第一目標類型的各樣本的n階鄰居樣本數之和的比值。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，n階同類型鄰居樣本數之和與n階鄰居樣本數之和分別基于所述第一網絡結構對應的鄰接矩陣的n次冪獲取。

5.根據權利要求2所述的方法，其中，第一目標類型的樣本與其n階全部同類型鄰居樣本之間的聚集性為第一邊值和與第二邊值和的比值，所述第一邊值和為第一目標類型的各樣本與其n階同類型鄰居樣本之間的n階邊值之和，所述第二邊值和為第一目標類型的各樣本與其n階鄰居樣本之間的n階邊值之和，其中，n階邊值為兩個互為n階鄰居樣本的樣本之間的n條邊的邊值的乘積。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述多個樣本中還包括未知類型的樣本。

7.根據權利要求1所述的方法，其中，所述多個樣本中包括至少兩種目標類型的樣本，其中，基于各種目標類型的樣本在各個全局網絡結構中的聚集性，確定所述多個樣本之間的全局網絡結構包括，在每個全局網絡結構中，計算各種目標類型的樣本在該全局網絡結構中的聚集性之和，以及，基于各個全局網絡結構中的聚集性之和確定所述多個樣本之間的全局網絡結構。

8.根據權利要求7所述的方法，其中，基于各種目標類型的樣本在各個全局網絡結構中的聚集性，確定所述多個樣本之間的全局網絡結構包括，基于各種目標類型的樣本在各個全局網絡結構中的聚集性、及各個全局網絡結構的所述聚集性之和，確定所述多個樣本之間的全局網絡結構。

9.一種確定多個樣本之間的全局網絡結構的裝置，其中，所述多個樣本中包括被標注為不同類型的樣本，其中，所述不同類型中包括至少一種目標類型，所述裝置包括：

網絡結構獲取單元，配置為獲取所述多個樣本的至少兩個全局網絡結構；其中，不同的網絡結構是采用不同的關聯關系構建的；

聚集性計算單元，配置為在每個全局網絡結構中，對于所述至少一種目標類型中的每種目標類型，基于該目標類型的樣本各自的與其鄰居樣本之間的局部網絡結構、及各個所述鄰居樣本的類型，計算該目標類型的樣本在該全局網絡結構中的聚集性，其中，所述鄰居樣本為預定階數以內的鄰居樣本；

網絡結構確定單元，配置為基于各種目標類型的樣本在各個全局網絡結構中的聚集性，在所述至少兩個全局網絡結構中確定所述多個樣本之間的全局網絡結構。