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申请/专利权人：常熟理工学院
摘要：本发明公开了一种基于并行多通道机制的属性网络社区发现方法，由深度神经网络编码器对节点属性信息的特征矩阵X进行编码并由深度神经网络解码器解码得到重构特征矩阵节点属性信息的特征矩阵X和邻接矩阵A输入图卷积网络编码器得到输出矩阵Z；对输出矩阵Z进行内积得到重构邻接矩阵来监督图卷积自编码的过程，以及对输出矩阵Z进行自监督训练直至收敛，得到最终的社区划分，其中图卷积网络编码器采用并行多通道机制，增强节点关键信息特征表示。本发明利用网络中节点的关键特征信息，利用自监督机制，优化节点的嵌入表达，实现更精确的社区划分结果。
主权项：1.一种基于并行多通道机制的属性网络社区发现方法，其特征在于，包括以下步骤：由深度神经网络编码器对节点属性信息的特征矩阵X进行编码并由深度神经网络解码器解码得到重构特征矩阵节点属性信息的特征矩阵X和邻接矩阵A输入图卷积网络编码器得到输出矩阵Z；对输出矩阵Z进行解码得到重构邻接矩阵来监督图卷积自编码的过程，以及对输出矩阵Z进行自监督训练直至收敛，得到最终的社区划分；其中，所述图卷积网络编码器的每一层表达结果由图卷积网络编码器自身的每层结构表示与所述深度神经网络编码器的每层特征表示加权求和得到，所述图卷积网络编码器自身的每层结构表示对特征矩阵通过并行多通道操作取不同的维度，上一层每个通道输出定义为 其中，σ是非线性激活函数，I是单位矩阵，是的度矩阵，是权重矩阵，i为通道数，通过拼接获得上一层矩阵Z0Z0＝concat[Z0_i]本层的输出矩阵Z1为
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百度查询： 常熟理工学院 一种基于并行多通道机制的属性网络社区发现方法
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