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申请/专利权人：北京机电工程总体设计部

摘要：本发明公开了基于混合阶匿名随机游走的图网络数据编码的方法，通过遍历随机游走长度集合L＝l1,...,lT，抓取图网络数据的混合阶匿名随机游走结构；根据随机游走中不同的点第一次出现在随机游走中的位置，将随机游走转化为匿名随机游走，实现对图网络数据的不同阶匿名随机游走结构的挖掘；采用自然语言处理的技术手段，计算图网络数据在不同阶匿名随机游走下的不同编码；将不同阶匿名随机游走下的不同编码进行非线性组合，得到图网络数据的混合编码，其中各权重用含参数的softmax函数表示；基于图网络数据分类任务，利用梯度下降法，计算在不同图网络数据下的混合编码中分配权重，以实现最优分类结果。

主权项：1.一种基于混合阶匿名随机游走的图网络数据编码的方法，根据获取的图网络数据，构建图网络数据集G＝G1,...,GN，其特征在于，所述方法包括：遍历随机游走步长集合L＝l1,...,lT，抓取图网络数据的混合阶匿名随机游走结构；根据随机游走中不同的点第一次出现在随机游走中的位置，将随机游走转化为匿名随机游走，实现对图网络数据的不同阶匿名随机游走结构的挖掘；采用自然语言处理的技术手段，计算图网络数据在不同阶匿名随机游走下的不同编码；将不同阶匿名随机游走下的不同编码进行非线性组合，得到图网络数据的混合编码；基于图网络数据分类任务，利用梯度下降法，计算在不同图网络数据下的混合编码中分配权重，以实现最优分类结果；其中，所述采用自然语言处理的技术手段，计算图网络数据在不同阶匿名随机游走下的不同编码，具体是：采用PV-DBOW方法，将图网络数据集G＝G1,...,GN看做文档集合，将每个图网络数据Gi看做一个文档，将G＝G1,...,GN中挖掘到的每一个步长l的匿名随机游走结构看作是包含在Gi中的单词；针对挖掘到的图Gi中的步长为l的匿名随机游走优化如下的目标函数，即使得随机游走出现在图Gi中概率最大： 概率用softmax函数定义为向量与Gi之点乘，其中向量与Gi分别为与Gi的编码向量： 其中|Al|表示在步长为l的匿名随机游走的数量；通过对目标函数的优化计算，得到矩阵Ml；同理，遍历所有的步长L＝l1,...,lT，得到在所有的步长L＝l1,...,lT下的所有图网络数据的编码表示矩阵

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