【技术实现步骤摘要】
确定节点表示的方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及神经网络领域，并且更具体地，涉及神经网络领域中的确定节点表示的方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]所谓有符号网络，是将真实世界中的个体抽象为有符号网络中的节点，将真实世界中个体之间的关系抽象成有符号网络中的边，该有符号网络中边会包含两种关系，即正向关系和负向关系。其中，正向关系为个体之间是友好关系、信任关系、喜欢关系或支持关系等，负向关系为个体之间是敌对关系、不信任关系、讨厌关系或反对关系等。
[0003]相关技术中，利用结构平衡理论对有符号网络进行建模。结构平衡理论假定有符号网络的结构满足平衡三角形结构。然而，真实世界中的有符号网络是复杂的，有符号网络的结构满足平衡三角形结构的假设过于理想化，并不能很好地对有符号网络进行建模。
技术实现思路
[0004]本申请提供确定节点表示的方法、装置及电子设备，该方法利用低频信息和高频信息来描述有符号网络中的节点表示(相似性和差异性)，更能充分地对有符号网络进行建模。
[0005]第一方...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种确定节点表示的方法，其特征在于，所述方法包括：基于正链接子网络的第一度矩阵和第一拉普拉斯矩阵，生成所述正链接子网络的第一高频图信号滤波器和第一低频图信号滤波器，以及基于负链接子网络的第二度矩阵和第二拉普拉斯矩阵，生成所述负链接子网络的第二高频图信号滤波器和第二低频图信号滤波器，所述正链接子网络和所述负链接子网络是对有符号网络进行划分得到的，所述有符号网络包括多个节点；利用所述第一高频图信号滤波器和所述第一低频图信号滤波器提取所述正链接子网络的高频信息和所述正链接子网络的低频信息，以及利用所述第二高频图信号滤波器和所述第二低频图信号滤波器提取所述负链接子网络的高频信息和所述负链接子网络的低频信息，所述高频信息用于描述所述正链接子网络或所述负链接子网络中节点之间的差异性，所述低频信息用于描述所述正链接子网络或所述负链接子网络中节点之间的相似性；基于所述正链接子网络的高频信息和所述正链接子网络的低频信息，以及所述负链接子网络的高频信息和所述负链接子网络的低频信息，确定所述有符号网络中的节点表示，所述节点表示用于对任一两个节点之间的链接关系进行预测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述正链接子网络的第一邻接矩阵；基于所述第一邻接矩阵，确定所述第一度矩阵；基于所述第一度矩阵和所述第一邻接矩阵，确定所述第一拉普拉斯矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述第一度矩阵和所述第二度矩阵，确定所述有符号网络的第三度矩阵；基于所述第三度矩阵对所述第一邻接矩阵进行规范化，得到第一规范化邻接矩阵；基于所述第三度矩阵对所述第一度矩阵进行规范化，得到第一规范化度矩阵；基于所述第一规范化邻接矩阵和所述第一规范化度矩阵，确定第一规范化拉普拉斯矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对第一规范化拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到第一特征值矩阵，以及对所述负链接子网络的第二规范化拉普拉斯矩阵进行特征分解，得到第二特征值矩阵；以及，所述基于正链接子网络的第一度矩阵和第一拉普拉斯矩阵，生成所述正链接子网络的第一高频图信号滤波器和第一低频图信号滤波器，包括：基于第一矩阵、第一规范化度矩阵和所述第一特征值矩阵，分别生成所述第一高频图信号滤波器和所述第一低频图信号滤波器，所述第一矩阵中的元素用于控制所述有符号网络中任一节点与所述节点之间相似性的贡献程度；以及，所述基于负链接子网络的第二度矩阵和第二拉普拉斯矩阵，生成所述负链接子网络的第二高频图信号滤波器和第二低频图信号滤波器，包括：基于第二规范化度矩阵和所述第二特征值矩阵，分别生成所述第二高频图信号滤波器和所述第二低频图信号滤波器。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一高频图信号滤波器和所述第一低频图信号滤波器提取所述正链接子网络的高频信息和所述正链接子网络的低频信息，包括：
基于所述第一矩阵和第一规范化邻接矩阵，分别确定所述正链接子网络的高频信息和所述正链接子网络的低频信息；以及，所述利用所述第二高频图信号滤波器和所述第二低频图信号...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。