[發(fā)明專利]重疊社區(qū)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111388158.7
• 申請(qǐng)日: 2021-11-22
• 公開（公告）號(hào): CN114329099B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 葉志豪;李曉雯;趙瑞輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/903
• 分類號(hào): G06F16/903;G06F16/901;G06F16/906;G06N3/045;G06N3/042;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/088
• 代理公司: 北京派特恩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11270
• 代理人: 高天華;胡春光

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于人工智能的重疊社區(qū)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品；涉及人工智能技術(shù)；方法包括：獲取包括多個(gè)對(duì)象節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)圖；對(duì)異構(gòu)圖中的對(duì)象節(jié)點(diǎn)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)級(jí)注意力處理，得到對(duì)象節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)級(jí)嵌入特征；基于對(duì)象節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)級(jí)嵌入特征，對(duì)對(duì)象節(jié)點(diǎn)進(jìn)行語義級(jí)注意力處理，得到對(duì)象節(jié)點(diǎn)的語義級(jí)嵌入特征；基于對(duì)象節(jié)點(diǎn)的語義級(jí)嵌入特征，對(duì)異構(gòu)圖進(jìn)行分類處理，得到異構(gòu)圖的多個(gè)局部社區(qū)；對(duì)多個(gè)局部社區(qū)進(jìn)行聚類處理，得到異構(gòu)圖的重疊社區(qū)，其中，重疊社區(qū)包括同時(shí)屬于多個(gè)局部社區(qū)的對(duì)象節(jié)點(diǎn)。通過本申請(qǐng)，能夠提高重疊社區(qū)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)，尤其涉及一種基于人工智能的重疊社區(qū)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)

人工智能(AI，Artificial?Intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)綜合技術(shù)，通過研究各種智能機(jī)器的設(shè)計(jì)原理與實(shí)現(xiàn)方法，使機(jī)器具有感知、推理與決策的功能。人工智能技術(shù)是一門綜合學(xué)科，涉及領(lǐng)域廣泛，例如自然語言處理技術(shù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等幾大方向，隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)將在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用，并發(fā)揮越來越重要的價(jià)值。

重疊社區(qū)識(shí)別是人工智能領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一，能夠在大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)中識(shí)別出重疊社區(qū)，并基于重疊社區(qū)進(jìn)行下游應(yīng)用，例如檢測(cè)出異常用戶、活躍賬號(hào)等。

相關(guān)技術(shù)中缺乏重疊社區(qū)識(shí)別的有效方案，主要依賴于對(duì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，得到圖數(shù)據(jù)的編碼向量，以基于編碼向量識(shí)別出重疊社區(qū)。但是，這種方案識(shí)別出的重疊社區(qū)不準(zhǔn)確，浪費(fèi)了大量的計(jì)算資源。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于人工智能的重疊社區(qū)識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，能夠提高重疊社區(qū)識(shí)別的準(zhǔn)確性。

本申請(qǐng)實(shí)施例的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的：

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于人工智能的重疊社區(qū)識(shí)別方法，包括：

獲取包括多個(gè)對(duì)象節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)圖；

對(duì)所述異構(gòu)圖中的對(duì)象節(jié)點(diǎn)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)級(jí)注意力處理，得到所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)級(jí)嵌入特征；

基于所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)級(jí)嵌入特征，對(duì)所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)進(jìn)行語義級(jí)注意力處理，得到所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的語義級(jí)嵌入特征；

基于所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的語義級(jí)嵌入特征，對(duì)所述異構(gòu)圖進(jìn)行分類處理，得到所述異構(gòu)圖的多個(gè)局部社區(qū)；

對(duì)所述多個(gè)局部社區(qū)進(jìn)行聚類處理，得到所述異構(gòu)圖的重疊社區(qū)，其中，所述重疊社區(qū)包括同時(shí)屬于所述多個(gè)局部社區(qū)的對(duì)象節(jié)點(diǎn)。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于人工智能的重疊社區(qū)識(shí)別裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取包括多個(gè)對(duì)象節(jié)點(diǎn)的異構(gòu)圖；

第一注意力模塊，用于對(duì)所述異構(gòu)圖中的對(duì)象節(jié)點(diǎn)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)級(jí)注意力處理，得到所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)級(jí)嵌入特征；

第二注意力模塊，用于基于所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)級(jí)嵌入特征，對(duì)所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)進(jìn)行語義級(jí)注意力處理，得到所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的語義級(jí)嵌入特征；

處理模塊，用于基于所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的語義級(jí)嵌入特征，對(duì)所述異構(gòu)圖進(jìn)行分類處理，得到所述異構(gòu)圖的多個(gè)局部社區(qū)；

對(duì)所述多個(gè)局部社區(qū)進(jìn)行聚類處理，得到所述異構(gòu)圖的重疊社區(qū)，其中，所述重疊社區(qū)包括同時(shí)屬于所述多個(gè)局部社區(qū)的對(duì)象節(jié)點(diǎn)。

上述技術(shù)方案中，所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)具有多個(gè)元路徑；所述第一注意力模塊還用于確定通過任一所述元路徑與所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)連接的多個(gè)鄰接節(jié)點(diǎn)；

對(duì)所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)以及每個(gè)所述鄰接節(jié)點(diǎn)分別進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換處理，得到所述對(duì)象節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換特征以及所述鄰接節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)換特征；