[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于特征優(yōu)化的元路徑挖掘方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010438377.0
• 申請(qǐng)日: 2020-05-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111476322B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊武;王巍;玄世昌;苘大鵬;呂繼光;潘靜
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q50/00
• 分類(lèi)號(hào): G06Q50/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于特征優(yōu)化的元路徑挖掘方法，其特征在于，包括以下步驟:

步驟1：輸入包含多種類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系的社交網(wǎng)絡(luò)圖G；所述的社交網(wǎng)絡(luò)圖G分為源網(wǎng)絡(luò)S和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)T；

步驟2：采用多種元路徑遍歷社交網(wǎng)絡(luò)圖中的每個(gè)頂點(diǎn)和邊，計(jì)算PC特征的連接元路徑特征矩陣和遞歸元路徑特征矩陣；

所述的PC特征的連接元路徑特征矩陣為：

其中，Ψ_i表示連接元路徑，i表示元路徑的種類(lèi)，i＝1,2...c；的計(jì)算公式為：

其中，u^s表示源網(wǎng)絡(luò)S中的用戶(hù)；u^t表示目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)T中的用戶(hù)；U^T為遍歷計(jì)算時(shí)所有涉及到的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)T中用戶(hù)的集合；

所述的PC特征的遞歸元路徑特征矩陣為：

其中，Φ_i,j,k表示遞歸元路徑，i,j,k表示多種元路徑的組合結(jié)果，共有c,r,c種組合；的計(jì)算公式為：

步驟3：采用多種元路徑遍歷社交網(wǎng)絡(luò)圖中的每個(gè)頂點(diǎn)和邊，計(jì)算NPC特征的連接元路徑特征矩陣和遞歸元路徑特征矩陣；

所述的NPC特征的連接元路徑特征矩陣為：

其中，的計(jì)算公式為：

其中，PC(u^s1,u^s2)^-1與PC(u^s1,u^s2)表示元路徑中的相反關(guān)系；PC(u^s1,·)與PC(u^s2,·)中的運(yùn)算符·表示節(jié)點(diǎn)間的自歸一化關(guān)系；u^s1和u^s2表示源網(wǎng)絡(luò)S中兩個(gè)不同實(shí)體節(jié)點(diǎn)；

所述的NPC特征的遞歸元路徑特征矩陣為：

步驟4：采用多種元路徑遍歷社交網(wǎng)絡(luò)圖中的每個(gè)頂點(diǎn)和邊，計(jì)算RW特征的連接元路徑特征矩陣和遞歸元路徑特征矩陣；

所述的RW特征的連接元路徑特征矩陣為：

其中，的計(jì)算公式為：

所述的RW特征的遞歸元路徑特征矩陣為：

步驟5：采用多種元路徑遍歷社交網(wǎng)絡(luò)圖中的每個(gè)頂點(diǎn)和邊，計(jì)算SRW特征的連接元路徑特征矩陣和遞歸元路徑特征矩陣；

所述的SRW特征的連接元路徑特征矩陣為：

其中，的計(jì)算公式為：

SRW(u^s)＝RW(u^s1，u^s2)+RW(u^s1，u^s2)^-1

其中，RW(u^s1，u^s2)^-1表示源網(wǎng)絡(luò)S中另一個(gè)方向的RW；

所述的SRW特征的遞歸元路徑特征矩陣為：

步驟6：獲取四種特征的復(fù)合因子，得到社交網(wǎng)絡(luò)圖的特征矩陣Feature；

所述的社交網(wǎng)絡(luò)圖的特征矩陣Feature為：

Feature＝βPC^A+γNPC^A+θRW^A+μSRW^A

其中，β、γ、θ和μ是復(fù)合因子，且滿足β+γ+θ+μ＝1；

所述的步驟2、步驟3、步驟4和步驟5中采用的元路徑有以下九種：

其中，U表示用戶(hù)；M表示用戶(hù)的發(fā)文動(dòng)態(tài)；T表示時(shí)間；L表示位置；C表示用戶(hù)的發(fā)文評(píng)論。