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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了一种基于异构图的随机游走属性网络嵌入和社区发现方法。首先，结合异构图中结构节点的结构重要性、属性重要性，以及异构图中属性节点的属性重要性，计算结构节点的影响力；其次，构建异构图的加权图及其转移概率矩阵；然后，构建加权图随机游走序列，游走时属性节点作为中介节点实现无连接节点之间的游走，低影响力节点作为桥接节点实现游走跨越，降低游走序列中的冗余信息；最后，利用skip‑gram模型对游走序列进行训练，学习每个节点的低维向量表示，根据k‑means聚类算法，对节点的低维向量进行聚类，实现社区划分。
主权项：1.一种基于异构图随机游走的属性网络嵌入和社区发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：结合异构图中结构节点的结构重要性、属性重要性，以及异构图中属性节点的属性重要性，计算结构节点的影响力；步骤2：根据步骤1构造异构图的加权图表示；步骤3：构建加权图的转移概率矩阵；步骤4：在加权图表示上进行随机游走，构建随机游走序列；步骤5：根据步骤4的游走序列，利用skip-gram模型对游走序列进行训练，学习每个节点的低维向量表示；步骤6：根据k-means聚类算法，对节点的低维向量进行聚类，实现社区划分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于异构图随机游走的属性网络嵌入和社区发现方法
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