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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
摘要：本发明涉及一种基于表示学习的属性图社区搜索方法和系统。该方法以查询节点为随机游走的起点，使用节点的属性信息和结构信息引导随机游走的跳转，获取节点序列和属性关键词序列；分别对节点序列和属性关键词序列进行节点的表示学习，获得节点的拓扑表示和属性表示，将其结合作为节点表示信息；根据节点之间的相似度对原始图数据进行重构，得到重构图；基于重构图和节点表示信息建立社区模型；以建立的社区模型为指导寻找满足要求的目标社区。本发明降低了计算的规模，表示学习过程更加契合社区搜索关注局部特性的特点，并融入了节点在社区层面的信息，提高了节点特征挖掘的准确度，建立的社区模型兼顾了发现社区的可解释性、质量和效率。
主权项：1.一种基于表示学习的属性图社区搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：以查询节点为随机游走的起点，使用节点的属性信息和结构信息引导随机游走的跳转，获取节点序列和属性关键词序列；分别对节点序列和属性关键词序列进行节点的表示学习，获得节点的拓扑表示和属性表示，将节点的拓扑表示与属性表示结合，作为节点表示信息；利用节点表示信息，根据节点之间的相似度对原始图数据进行重构，得到重构图；基于重构图和节点表示信息建立社区模型；以建立的社区模型为指导，寻找满足要求的目标社区；所述随机游走中两节点u和v之间的跳转概率为： 其中，Jtopo和Jattr分别代表节点之间的拓扑相似度和属性相似度，Nu和Au分别代表节点u的邻居节点集和属性关键词集，Z为归一化常量；所述根据节点之间的相似度对原始图数据进行重构，包括：计算随机游走采样节点和离群节点中所有节点对之间的相似度，若两节点的相似度大于阈值，则增加对应的连边，连接强度为对应的相似度；若两节点的相似度小于等于阈值则删除对应的连边。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 一种基于表示学习的属性图社区搜索方法和系统
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