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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明为基于自适应结构和位置编码的网络表征方法，首先提取原始网络图中节点的特征信息和结构信息，并从原始网络图中得到两个子网络图和对应的邻接矩阵；其次，采用随机游走方式对原始网络图的位置编码进行初始化；接着，原始网络图的特征矩阵和两个子网络图的邻接矩阵分别输入到两个结构编码器中，得到两个子网络图的节点级表征；然后，将初始化后的位置编码经过两次位置编码器，得到两个基于注意力的位置编码；最后，将两个子网络图对应的节点级表征和基于注意力的位置编码分别按照维度为1拼接在一起，再经过全连接层映射为原始网络图的网络表征。该方法将网络图的位置编码和结构编码融合，使得网络表征将既包含结构信息，又包含位置信息。
主权项：1.一种基于自适应结构和位置编码的网络表征方法，其特征在于，该方法包括以下内容：步骤1、提取原始网络图中节点的特征信息及结构信息，所有节点的特征信息构成原始网络图的特征矩阵，结构信息用邻接矩阵A表示；分别以一定比例随机删除原始网络图中的边，得到两个不同的子网络图S1和S2，两个子网络图的结构信息用稀疏矩阵A1和A2表示；将稀疏矩阵A1和A2分别与邻接矩阵A作差，得到子网络图S1和S2的邻接矩阵Adrop1和Adrop2；步骤2、采用随机游走的方式对原始网络图的位置编码进行初始化；步骤3、令子网络图S1和S2的结构编码器分别为g1和g2，将特征矩阵与邻接矩阵Adrop1输入到结构编码器g1中，将特征矩阵与邻接矩阵Adrop2输入到结构编码器g2中，得到子网络图S1和S2对应的节点级表征H1和H2；步骤4、将步骤2中初始化后的位置编码经过两次位置编码器，得到基于注意力的位置编码P1和P2；步骤5、将步骤3得到的节点级表征H1与步骤4得到的基于注意力的位置编码P1按照维度为1拼接在一起，将节点级表征H1与基于注意力的位置编码P2按照维度为1拼接在一起，得到两个融合后的节点级表征H1'和H'2；两个融合后的节点级表征再经过一个全连接层映射为原始网络图的网络表征；至此完成基于自适应结构和位置编码的网络表征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 基于自适应结构和位置编码的网络表征方法
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