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一种基于子图采样的社交网络好友推荐方法 

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申请/专利权人:南昌航空大学

摘要:一种基于子图采样的社交网络好友推荐方法,包括:读取社交网络数据库,设定元路径并构建异质图;计算待获取相似度的用户节点对相应的同质子图大小,并使用带重启的异质节点对随机游走捕获其余用户节点的权重值,选取用户节点,构造同质子图;将异质图输入Metapath2vec模型获取各用户节点的初始向量;将权重值经处理后进行位置编码得到权重向量;拼接权重向量与初始向量得到特征向量;将同质子图与特征向量输入图神经网络模型DGCNN中获得各用户节点的嵌入向量,拼接待获取相似度的用户节点对各自的嵌入向量,形成用户对表示向量,输入多层感知机中得到用户间相似度值,当相似度值大于阈值时,执行好友推荐。该方法能够提高社交网络中好友推荐的准确性。

主权项:1.一种基于子图采样的社交网络好友推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,读取社交网络数据库,处理其中的异常值与缺失值,设定元路径并构建异质图;计算待获取相似度的用户节点对相应的同质子图大小,并使用带重启的异质节点对随机游走捕获其余用户节点的权重值,按权重值从大到小选取用户节点,构造同质子图;S2,将异质图输入Metapath2vec模型获取各用户节点的初始向量;将随机游走捕获的各用户节点的权重值经处理后进行位置编码得到权重向量;拼接权重向量与初始向量得到特征向量;S3,将同质子图与各用户节点的特征向量输入图神经网络模型DGCNN中获得各用户节点的嵌入向量,拼接待获取相似度的用户节点对各自的嵌入向量,形成用户对表示向量,进而输入多层感知机中得到用户间相似度值,当相似度值大于阈值时,执行好友推荐;使用RankingLoss损失函数计算损失值,采用反向传播调整所有可学习参数。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 南昌航空大学 一种基于子图采样的社交网络好友推荐方法

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