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Embedded deep representation of social network taxonomy

机译:社交网络分类法的嵌入式深度表示

摘要

In an example embodiment, for each of a plurality of different entities in a social network structure, the entity is mapped into a vector having n coordinates. The vector for each of the plurality of different entities is stored in a deep representation data structure. One or more objective functions are applied to at least one combination of two or more of the vectors in the deep representation data structure. Then, an optimization test on each of the at least one combination of two or more of the vectors is performed using a corresponding objective function output for each of the at least one combination of two or more of the vectors, and, for any combination that did not pass the optimization test, one or more coordinates for the vectors in the combination are altered so that the vectors in the combination become closer together within an n-dimensional space.
机译:在示例实施例中,对于社交网络结构中的多个不同实体中的每一个,该实体被映射到具有n个坐标的向量中。多个不同实体中的每个实体的矢量存储在深度表示数据结构中。将一个或多个目标函数应用于深度表示数据结构中两个或多个矢量的至少一种组合。然后,针对两个或多个向量的至少一个组合中的每个组合,使用对应的目标函数输出,对两个或多个向量的至少一个组合中的每个组合进行优化测试。如果未通过优化测试,则更改组合中矢量的一个或多个坐标,以使组合中的矢量在n维空间中变得更靠近在一起。

著录项

  • 公开/公告号US10459901B2

    专利类型

  • 公开/公告日2019-10-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 LINKEDLN CORPORATION;

    申请/专利号US201615360547

  • 申请日2016-11-23

  • 分类号G06F16/22;G06F16/21;G06Q50;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:15:06

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