[發(fā)明專利]一種針對(duì)不完整異質(zhì)圖的基于格的節(jié)點(diǎn)分類方法與系統(tǒng)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202310071841.0 | 申請(qǐng)日: | 2023-01-16 |
| 公開(公告)號(hào): | CN116304858A | 公開(公告)日: | 2023-06-23 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 劉士軍;梅廣旭;潘麗;楊承磊 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 山東大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F18/241 | 分類號(hào): | G06F18/241;G06N5/02 |
| 代理公司: | 濟(jì)南圣達(dá)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221 | 代理人: | 黃海麗 |
| 地址: | 250101 山東*** | 國(guó)省代碼: | 山東;37 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 針對(duì) 完整 異質(zhì)圖 基于 節(jié)點(diǎn) 分類 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種針對(duì)不完整異質(zhì)圖的基于格的節(jié)點(diǎn)分類方法,其特征在于,包括:
獲取不完整異質(zhì)圖,其中,所述不完整異質(zhì)圖包括節(jié)點(diǎn)、邊類型、數(shù)目以及相關(guān)屬性字段;
根據(jù)獲得的數(shù)據(jù),計(jì)算不同的特征集和結(jié)構(gòu)集;
根據(jù)獲得的特征集和結(jié)構(gòu)集中的不同元素間的偏序關(guān)系,計(jì)算出特征偏序集和結(jié)構(gòu)偏序集;
根據(jù)得到的特征偏序集和結(jié)構(gòu)偏序集,構(gòu)建特征格和結(jié)構(gòu)格;
將特征格和結(jié)構(gòu)格中的每個(gè)單元輸入到基于格的雙注意力網(wǎng)絡(luò),輸出待預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)的預(yù)測(cè)值。
2.如權(quán)利要求1所述的一種針對(duì)不完整異質(zhì)圖的基于格的節(jié)點(diǎn)分類方法,其特征在于,所述根據(jù)獲得的數(shù)據(jù),計(jì)算不同的特征集和結(jié)構(gòu)集,具體包括:
將每一條數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為鍵值對(duì)(k,{c1,…,cn});其中,k表示節(jié)點(diǎn),{c1,…,cn}表示節(jié)點(diǎn)的相關(guān)屬性字段;
針對(duì)每一個(gè)鍵值對(duì)(k,{c1,…,cn}),以{c1,…,cn}作為新的鍵搜索其對(duì)應(yīng)的值,得到新的鍵值對(duì)(k1,…,km},{c1,…,cn}),其中,每個(gè){c1,…,cn}被稱為一個(gè)特征集;
從{c1,…,cn}中提取與k存在交互的特征作為節(jié)點(diǎn),構(gòu)成結(jié)構(gòu)集(k1,…,km},),其中,s表示結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)集。
3.如權(quán)利要求1所述的一種針對(duì)不完整異質(zhì)圖的基于格的節(jié)點(diǎn)分類方法,其特征在于,所述根據(jù)得到的特征偏序集和結(jié)構(gòu)偏序集,構(gòu)建特征格和結(jié)構(gòu)格,具體包括:
根據(jù)得到的特征偏序集,按照格的定義,在特征偏序集頂端加入全特征集,在底端加入空集,得到特征格;
根據(jù)得到的結(jié)構(gòu)偏序集,按照格的定義,在結(jié)構(gòu)偏序集頂端加入全節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu),在底端加入空集,得到結(jié)構(gòu)格。
4.如權(quán)利要求1所述的一種針對(duì)不完整異質(zhì)圖的基于格的節(jié)點(diǎn)分類方法,其特征在于,所述將特征格和結(jié)構(gòu)格中的每個(gè)單元輸入到基于格的雙注意力網(wǎng)絡(luò),輸出待預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)的預(yù)測(cè)值,具體采用如下公式:
其中,為注意力向量,W為權(quán)重矩陣,v為,n為,為基于特征格或基于結(jié)構(gòu)格的節(jié)點(diǎn)i的嵌入表示。
5.如權(quán)利要求4所述的一種針對(duì)不完整異質(zhì)圖的基于格的節(jié)點(diǎn)分類方法,其特征在于,所述將特征格和結(jié)構(gòu)格中的每個(gè)單元輸入到基于格的雙注意力網(wǎng)絡(luò),輸出待預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)的預(yù)測(cè)值,具體采用如下公式:
其中,為注意力向量,W為權(quán)重矩陣,表示異質(zhì)圖的節(jié)點(diǎn)集合,表示節(jié)點(diǎn)數(shù)量,ni表示中的第i個(gè)節(jié)點(diǎn),為基于特征格或基于結(jié)構(gòu)格的節(jié)點(diǎn)i的嵌入表示。
6.如權(quán)利要求4所述的一種針對(duì)不完整異質(zhì)圖的基于格的節(jié)點(diǎn)分類方法,其特征在于,所述基于特征格的節(jié)點(diǎn)i的嵌入表示,具體表示如下:
其中,CL為特征格,CLk為特征格的任意一單元,Mc為基于特征格的注意力機(jī)制頭的數(shù)目,σ()為Sigmoid激活函數(shù),為特征格間的權(quán)重,j′為CLi中的任意一特征。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于山東大學(xué),未經(jīng)山東大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
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