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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于图Transformer的角色发现方法，该方法首先获取数据源，通过递归特征提取和子图度向量提取数据源中所有节点的局部特征和高阶特征，通过锚点相对距离提取所有节点的全局特征。其次基于局部、高阶和全局特征，每个节点生成三种对应不同特征的节点令牌序列。然后构建三个独立的图Transformer通道，根据三种节点令牌序列得到三种对应的节点表示，将三种节点表示拼接，并分类获得每个节点的角色。最后构建三个多层感知机作为解码器，对三种节点表示进行解码，提取局部、高阶和全局特征，并由损失函数进行训练。本发明减少与目标节点无关的信息，实现准确的角色发现。
主权项：1.一种基于图Transformer的角色发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取数据源，其中数据包括网络中的节点、节点之间的连边；步骤2：根据数据源，通过递归特征提取和子图度向量方法提取数据源中所有节点的局部特征和高阶特征；步骤3：根据数据源，由锚点相对距离ARD方法提取所有节点的全局特征；步骤4：基于局部特征、高阶特征和全局特征，每一个节点将生成三种对应于不同特征的节点令牌序列；步骤5：构建三个独立的图Transformer通道，根据三种节点令牌序列得到三种对应的节点表示，将三种节点表示进行拼接，并分类获得每个节点的角色；步骤6：构建三个多层感知机作为解码器，对生成的三种节点表示进行解码，以提取步骤2中提取的局部特征、高阶特征和全局特征；步骤7：通过损失函数分别约束步骤5生成的三种节点表示、步骤6和步骤2中提取的局部特征、高阶特征和全局特征，进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于图Transformer的角色发现方法
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