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基于关系强度与反馈机制的社交传播动态网络表示方法 

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申请/专利权人:华侨大学

摘要:本发明公开了基于关系强度与反馈机制的社交传播动态网络表示方法,属于社交传播领域,包括:基于关系强度将社交传播动态网络划分为关系网络与传播网络;对传播动态网络进行描述;对社交传播网络中的节点表示;更新相关节点的邻接矩阵与注意力权重,同时聚合节点信息并反馈节点变化信息,最后结合自相关项与时间项更新节点表示;将attention机制应用到动态的模型中来度量各个节点的权重,考虑网络动态变化对attention的影响;本发明提供的方法用于社交传播动态网络表示,进行动态链接预测任务,解决了动态网络表示的及时性问题。

主权项:1.基于关系强度与反馈机制的社交传播动态网络表示方法,其特征在于,所述方法包括:基于关系强度将社交传播动态网络划分为关系网络与传播网络;对社交传播动态网络以及对社交传播动态网络变化进行描述;对社交传播动态网络中的节点更新进行表示;对节点领域信息进行更新,包括:更新相关节点的邻接矩阵与注意力权重,同时聚合节点信息并反馈节点变化信息,结合自相关项与时间项更新节点表示;引入attention机制度量各个节点的权重,实现节点信息的聚合与反馈;其中,所述对社交传播动态网络以及对社交传播动态网络变化进行描述,具体为:首先,我们定义t时刻的社交传播动态网络:Gt=Vt,et其中,Vt为节点集合,et表示边的集合;然后,在时间窗口[0,t]中社交传播动态网络变化的集合定义为:O={u,v,t,k}其中,{u,v}表示发生变化的两个节点,t表示时刻,k作为一个标记,k=0代表关系网络的变化,k=1代表传播网络的变化;在社交传播网络中t时刻发生的变化简化描述为ti,k,k∈{0,1};所述对社交传播动态网络中的节点更新进行表示,具体为:节点更新的表示可以描述为: 其中,Evt为节点v在t时刻的节点表示;表示t-1时刻用户节点邻域间的影响,即提取、聚合网络结构信息并反馈变化信息,是关于节点v的邻居节点u的信息的表示向量,其中包含注意力机制;MrEvt-1表示自身历史变化的影响,Evt-1是节点v过去表示的周期性状态;MTτ-τt-1表示外部环境的影响,τ表示当前时间点,Ms、Mr、MT为可学习参数。

全文数据:

权利要求:

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