生成节点表示的方法、装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种生成节点表示的方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及深度学习技术领域。其中，生成节点表示的方法包括：获取待处理异构图；根据第一元路径，在所述待处理异构图中采样得到至少一条第一游走路径；根据所述至少一条第一游走路径，得到所述待处理异构图中每个节点的初始节点表示；根据每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初始节点表示，生成每个节点的最终节点表示。本公开能够提升所生成的节点表示的准确性。能够提升所生成的节点表示的准确性。能够提升所生成的节点表示的准确性。

【技术实现步骤摘要】
生成节点表示的方法、装置、电子设备和可读存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及深度学习
提供了一种生成节点表示的方法、装置、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，图网络表示可以用于多种下游任务，包括节点分类、链路预测、社区检测等。现实世界中，存在大量的异构图，异构图中包含多种节点类型和边的类型。为了学习出不同类型节点的语义信息，现有技术通常采用的方法为：通过所定义的元路径采样得到不同的游走路径，通过word2vec等训练方法对游走路径进行训练，最终得到异构图中节点的表示结果。这种节点表示学习方法，仅考虑一个元路径，会丢失其他元路径的信息，且会因为噪声(节点之间错误连接的边)而影响节点表示的准确性。

技术实现思路

[0003]根据本公开的第一方面，提供了一种生成节点表示的方法，包括：获取待处理异构图；根据第一元路径，在所述待处理异构图中采样得到至少一条第一游走路径；根据所述至少一条第一游走路径，得到所述待处理异构图中每个节点的初始节点表示；根据每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生成节点表示的方法，包括：获取待处理异构图；根据第一元路径，在所述待处理异构图中采样得到至少一条第一游走路径；根据所述至少一条第一游走路径，得到所述待处理异构图中每个节点的初始节点表示；根据每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初始节点表示，生成每个节点的最终节点表示。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据第一元路径，在所述待处理异构图中采样得到至少一条第一游走路径包括：针对每条第一元路径，在所述待处理异构图中按照该第一元路径指定的节点类型与节点之间的连接关系，采样得到与该第一元路径对应的至少一条第一游走路径。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述至少一条第一游走路径，得到所述待处理异构图中每个节点的初始节点表示包括：将每条第一游走路径中的每个节点作为第一节点；根据每个第一节点所在的第一游走路径，构建每个第一节点的节点对，所述节点对中包含第一节点与该第一节点的一个邻居节点；将每个第一节点的节点对输入节点表示模型，将由所述节点表示模型针对每个节点对输出的输出结果，作为所述每个节点的初始节点表示。4.根据权利要求3所述的方法，还包括，采用以下方式预先训练得到所述节点表示模型：获取训练数据，所述训练数据中包含样本异构图与样本异构图中每个节点的标注节点表示；根据第二元路径，在所述样本异构图中采样得到至少一条第二游走路径；将每条第二游走路径中的每个节点作为第二节点，构建每个第二节点的节点对，所述节点对中包含第二节点与该第二节点的一个邻居节点；使用第二节点的节点对与第二节点的标注节点表示训练神经网络模型，直至所述神经网络模型收敛，得到所述节点表示模型。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初始节点表示，生成每个节点的最终节点表示包括：对每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初始节点表示进行加权求和，将所得到的加权求和结果作为每个节点的更新节点表示；将每个节点的初始节点表示替换为更新节点表示之后，转至执行所述对每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初始节点表示进行加权求和的步骤，直至达到预设次数；将达到预设次数时，每个节点的更新节点表示作为每个节点的最终节点表示。6.一种生成节点表示的装置，包括：获取单元，用于获取待处理异构图；采样单元，用于根据第一元路径，在所述待处理异构图中采样得到至少一条第一游走路径；
处理单元，用于根据所述至少一条第一游走路径，得到所述待处理异构图中每个节点的初始节点表示；生成单元，用于根据每个节点的初始节点表示与每个节点的邻居节点的初始节点表示，生成每个节点的最终节点表示。7.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟彬，朱志凡，冯仕堃，黄世维，何径舟，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：