一种基于社区感知和关系注意力的增强网络表示学习的方法

摘要

本发明提供了一种基于社区感知和关系注意力的增强网络表示学习的方法，首先，获取网络拓扑结构和节点的文本信息；其次，采用社区发现算法获取社区信息，标记每个节点所处的社区，将其与拓扑结构结合生成社区结构网络；再次，采用社区感知模块在社区结构网络上学习节点的结构嵌入；然后，采用关系注意力模块学习每对相邻节点的文本嵌入；最后，结合结构嵌入和文本嵌入进行模型训练得到每个节点的嵌入表示。本发明可以完整捕获网络局部和全局结构以及节点间丰富的语义关系。