【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络嵌入，尤其涉及一种基于图神经网络的网络嵌入方法及系统。
技术介绍
1、网络嵌入方法是一种利用网络结构和属性信息来学习网络中节点的低维向量表示的技术，可以用于图数据的分析、挖掘和应用。网络嵌入方法可以根据所使用的网络信息和学习目标的不同，分为多种类型：保持结构的异质网络嵌入，是指利用网络中节点和边的类型信息来保持网络的结构特征；属性辅助的异质网络嵌入，是指利用网络中节点和边的属性信息来增强网络的语义特征；面向应用的异质网络嵌入，是指针对特定的应用场景和任务来设计网络嵌入方法；动态异质网络嵌入，是指考虑网络中节点和边的动态变化来学习网络嵌入方法。
2、现有的网络嵌入方法虽然在一定程度上提高了图数据的可分析性和可应用性，但仍然存在一些缺点：现有的网络嵌入方法大多只考虑了单一或有限的网络信息，而忽略了其他可能有用的信息；现有的网络嵌入方法大多只能处理静态或离线的图数据，而不能适应动态或在线的图数据的变化，导致嵌入结果过时或不准确；现有的网络嵌入方法大多只能生成单一或固定维度的向量表示，而不能根据不同的应用需求和场景来生成多样或灵活维度的向量表示。
3、因此，有必要提供一种新的基于图神经网络的网络嵌入方法及系统解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于图神经网络的网络嵌入方法及系统，本专利技术通过利用图神经网络来学习图数据的低维向量表示的技术，对图数据复杂性和多样性的充分理解和建模，有助于图数据的分析、挖掘和应用。p>
2、根据本专利技术实施例的一种基于视频技术的智能视频压缩方法和系统，包括：
3、s1、构建图神经网络模型，将图卷积层和池化层组成深度学习模型，不同类型和规模的图数据进行处理，并生成节点的低维向量表示；
4、作为本专利技术进一步的方案，所述图神经网络的模型结构和公式具体包括：
5、图卷积层：基于邻居聚合的图神经网络层，通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的特征向量，能够根据不同的图数据类型和任务目标，选择不同的聚合函数和激活函数，多个堆叠能够增加模型的深度和表达能力；
6、
7、其中，表示第l层的节点v的特征向量，表示节点v的邻居节点集合，dv表示节点v的度数，w(l)和b(l)表示第l层的权重矩阵和偏置向量，σ表示激活函数；
8、池化层：基于图结构简化的图神经网络层，通过策略降低图数据的规模和复杂度，能够根据不同的图数据特征和任务需求，选择不同的池化方法，放置在任意位置能够实现不同的池化效果；
9、x(l+1),a(l+1)＝pool(x(l),a(l))
10、其中，x(l)表示第l层的特征矩阵，a(l)表示第l层的邻接矩阵，pool表示池化函数；
11、作为本专利技术进一步的方案，所述图卷积层具体包括两种类型：
12、平均聚合图卷积层：简单而有效的聚合函数，通过对邻居节点进行加权平均，乘以权重矩阵和加上偏置向量来更新当前节点的特征向量；
13、注意力聚合图卷积层：更复杂而灵活的聚合函数，通过对邻居节点进行加权平均，乘以权重矩阵和加上偏置向量，并且根据当前节点与其他节点之间的关系来调整邻居节点对当前节点特征向量影响程度来更新当前节点的特征向量；
14、作为本专利技术进一步的方案，所述注意力聚合图卷积层能够根据不同的任务目标和场景需求来选择不同的注意力机制和权重矩阵，所述注意力聚合图卷积层的实现通过：自注意力机制和交叉熵权重矩阵。
15、s2、网络嵌入算法优化模型，利用基于图神经网络模型和损失函数优化的学习算法，根据不同任务目标和场景需求，设计不同的损失函数优化图神经网络模型的参数，并得出节点的低维向量表示；
16、作为本专利技术进一步的方案，所述网络嵌入算法的步骤和公式具体包括：
17、网络嵌入结果：通过将输入图数据的特征矩阵和邻接矩阵通过图神经网络模型进行逐层计算，并得到每个节点的低维向量表示；
18、z＝gnn(x,a)
19、其中，z表示网络嵌入结果，即每个节点的低维向量表示组成的矩阵，gnn表示图神经网络模型；
20、损失函数：通过衡量网络嵌入结果与期望结果之间的差异，并最小化该差异来优化图神经网络模型的参数；
21、
22、其中，表示损失函数，loss表示损失函数的形式，y表示期望结果。
23、s3、输入图数据，将节点集合、边集合和属性集合组成的复杂网络结构，表示为邻接矩阵和特征矩阵；
24、作为本专利技术进一步的方案，所述输入图数据具体包括：
25、
26、
27、
28、其中，a表示邻接接矩阵，x表示特征征矩阵，y表示属性集合；
29、邻接矩阵：m×n的的的矩阵，其中m表示节点数，n表示边数，每行表示一个边，每列表示一个节点，非零元素表示边的存在性；
30、特征矩阵：n×d的的的矩阵，其中d表示节点的特征维度，每行表示一个节点的特征向量。
31、s4、前向传播过程，将输入图数据通过图神经网络模型进行逐层计算，并得到每个节点的低维向量表示；
32、作为本专利技术进一步的方案，所述s4具体包括：
33、s41、将输入图数据通过第一层平均聚合图卷积层进行计算，并得到每个节点的特征向量；
34、s42、将得到的每个节点的特征向量通过第二层池化层进行降低，并得到每个节点的低维向量表示；
35、s43、将得到的每个节点的低维向量表示通过第三层注意力聚合图卷积层进行计算，并得到每个节点的低维向量表示；
36、s44、将得到的每个节点的低维向量表示通过第四层池化层进行降低，并得到每个节点的低维向量表示；
37、s45、将得到的每个节点的低维向量表示通过第五层损失函数进行计算，并得到每个节点的损失值。
38、作为本专利技术进一步的方案，所述系统是由多个组件组成的软件或硬件系统，能够实现基于图神经网络的网络嵌入方法，并提供相关的接口和功能，具体包括：
39、数据输入模块，用于接收用户输入的图数据，并转换为适合图神经网络模型处理的格式；
40、模型构建模块，用于根据用户选择的图神经网络模型的结构和参数，构建并初始化图神经网络模型，并存储在内存或硬盘中；
41、学习训练模块，用于根据用户选择的损失函数和优化算法，对图神经网络模型进行前向传播和反向传播的计算，并更新模型的参数；
42、结果输出模块，用于将得到的网络嵌入结果输出为用户期望的格式，并提供相关的可视化和分析功能；
43、作为本专利技术进一步的方案，所述系统的实现利用图形界面或者命令行工具，所述结果输出模块的实现利用可视化库或者工具，并提供相关的可视化和分析功能。
44、本专利技术提供了一种基于图神经网络的网络嵌入方法及系统，有益效本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述图神经网络的模型结构和公式具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述网络嵌入算法的步骤和公式具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述输入图数据具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.根据权利要求2所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述图卷积层具体包括两种类型：
7.根据权利要求6所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述注意力聚合图卷积层能够根据不同的任务目标和场景需求来选择不同的注意力机制和权重矩阵，所述注意力聚合图卷积层的实现通过：自注意力机制和交叉熵权重矩阵。
8.用于运行根据前述权利要求1-8中任一项所述的方法的系统，其特征在于，所述系统是由多个组件组成的软件或硬件系统，能够实现基于图神经网络的网络
9.根据权利要求8所述的用于运行根据前述权利要求1-7中任一项所述的方法的系统，其特征在于，所述系统的实现利用图形界面或者命令行工具，所述结果输出模块的实现利用可视化库或者工具，并提供相关的可视化和分析功能。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述图神经网络的模型结构和公式具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述网络嵌入算法的步骤和公式具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述输入图数据具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述s4具体包括：
6.根据权利要求2所述的基于图神经网络的网络嵌入方法，其特征在于，所述图卷积层具体包括两种类型：
7.根据权...
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