一种基于自编码器的多视图属性网络嵌入方法

摘要

本发明公开了一种基于自编码器的多视图属性网络嵌入方法，所述方法包括：属性网络包括若干个节点、边，每个节点有若干个属性；根据属性网络中节点间固有的连边关系得到拓扑结构视图；根据节点的属性信息挖掘隐含结构信息构造属性结构视图；分别在拓扑、属性结构视图上执行随机游走算法，得到基于拓扑、属性结构视图的节点序列；将节点序列输入到自编码器中，通过训练不断迭代，得到融合拓扑结构和属性结构的节点表示向量，用于解决网络数据的高维性、稀疏性。本方法充分挖掘离散数值属性信息，构造属性结构视图，利用随机游走和基于LSTM的自编码器改善网络表示效果，在节点分类和节点聚类任务上展示了优异的性能。