[發(fā)明專利]建立節(jié)點(diǎn)表示模型的方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011477926.1
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112508115B
• 公開（公告）日: 2023-10-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李偉彬;朱志凡;馮仕堃;黃世維;何徑舟
• 申請（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號: G06F18/214
• 分類號: G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京鴻德海業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11412
• 代理人: 田宏賓

1.一種建立節(jié)點(diǎn)表示模型的方法，包括：

獲取異構(gòu)圖，所述異構(gòu)圖中包含不同類型的節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)之間的邊以及各節(jié)點(diǎn)的屬性特征；

根據(jù)不同的元路徑對所述異構(gòu)圖進(jìn)行采樣，將采樣得到的對應(yīng)于各元路徑的游走路徑作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

分別將所述異構(gòu)圖中各節(jié)點(diǎn)的屬性特征進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為各節(jié)點(diǎn)的初始化特征；

根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)與各節(jié)點(diǎn)的初始化特征對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到節(jié)點(diǎn)表示模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)不同的元路徑對所述異構(gòu)圖進(jìn)行采樣，將采樣得到的對應(yīng)于各元路徑的游走路徑作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括：

針對每條元路徑，在所述異構(gòu)圖中按照該元路徑指定的節(jié)點(diǎn)類型以及節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，采樣得到對應(yīng)該元路徑的游走路徑；

將對應(yīng)各元路徑的游走路徑作為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述分別將所述異構(gòu)圖中各節(jié)點(diǎn)的屬性特征進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為各節(jié)點(diǎn)的初始化特征包括：

獲取各節(jié)點(diǎn)的類型特征；

分別將各節(jié)點(diǎn)的屬性特征與各節(jié)點(diǎn)的類型特征進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為各節(jié)點(diǎn)的初始化特征。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)與各節(jié)點(diǎn)的初始化特征對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到節(jié)點(diǎn)表示模型包括：

將所述異構(gòu)圖中的各節(jié)點(diǎn)分別作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)；

針對各目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中與該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相鄰的節(jié)點(diǎn)的初始化特征作為該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的正樣本，將不與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相鄰的、且與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)具有相同類型的節(jié)點(diǎn)的初始化特征作為該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的負(fù)樣本；

根據(jù)各目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的初始化特征、各目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的正樣本與負(fù)樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂，得到節(jié)點(diǎn)表示模型。

5.一種建立節(jié)點(diǎn)表示模型的裝置，包括：

獲取單元，用于獲取異構(gòu)圖，所述異構(gòu)圖中包含不同類型的節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)之間的邊以及各節(jié)點(diǎn)的屬性特征；

采樣單元，根據(jù)不同的元路徑對所述異構(gòu)圖進(jìn)行采樣，將采樣得到的對應(yīng)于各元路徑的游走路徑作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

處理單元，用于分別將所述異構(gòu)圖中各節(jié)點(diǎn)的屬性特征進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為各節(jié)點(diǎn)的初始化特征；

訓(xùn)練單元，用于根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)與各節(jié)點(diǎn)的初始化特征對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到節(jié)點(diǎn)表示模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其中，所述采樣單元在根據(jù)不同的元路徑對所述異構(gòu)圖進(jìn)行采樣，將采樣得到的對應(yīng)于各元路徑的游走路徑作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，具體執(zhí)行：

針對每條元路徑，在所述異構(gòu)圖中按照該元路徑指定的節(jié)點(diǎn)類型以及節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，采樣得到對應(yīng)該元路徑的游走路徑；

將對應(yīng)各元路徑的游走路徑作為所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其中，所述處理單元在分別將所述異構(gòu)圖中各節(jié)點(diǎn)的屬性特征進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為各節(jié)點(diǎn)的初始化特征時(shí)，具體執(zhí)行：

獲取各節(jié)點(diǎn)的類型特征；

分別將各節(jié)點(diǎn)的屬性特征與各節(jié)點(diǎn)的類型特征進(jìn)行拼接，將拼接結(jié)果作為各節(jié)點(diǎn)的初始化特征。

8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的裝置，其中，所述訓(xùn)練單元在根據(jù)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)與各節(jié)點(diǎn)的初始化特征對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到節(jié)點(diǎn)表示模型時(shí)，具體執(zhí)行：

將所述異構(gòu)圖中的各節(jié)點(diǎn)分別作為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)；

針對各目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中與該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相鄰的節(jié)點(diǎn)的初始化特征作為該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的正樣本，將不與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)相鄰的、且與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)具有相同類型的節(jié)點(diǎn)的初始化特征作為該目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的負(fù)樣本；

根據(jù)各目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的初始化特征、各目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的正樣本與負(fù)樣本來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，直至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂，得到節(jié)點(diǎn)表示模型。