申请/专利权人：四川云从天府人工智能科技有限公司

申请日：2021-11-26

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN114168799B

主分类号：G06F16/901

分类号：G06F16/901;G06F40/30;G06F40/284;G06F40/242

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.11#授权;2022.03.29#实质审查的生效;2022.03.11#公开

摘要：本发明涉及图数据结构技术领域，具体提供一种图数据结构中节点邻接关系的特征获取方法、装置及介质，旨在解决如何获取图数据结构中节点邻接关系的深层特征的问题。为此目的，本发明的方法包括根据图数据结构获取在以每个节点作为起始节点时每个节点的多条节点路径；采用词向量字典并根据节点路径中每个节点所表示的词，生成节点路径中起始节点的节点邻接关系的特征向量；采用每个节点与特征向量对语言模型进行训练；采用训练好的语言模型获取目标图数据结构中目标节点的节点邻接关系的特征向量，该特征向量能够表示多级别节点之间的邻接关系特征，即节点邻接关系的深层特征，克服了现有技术中只能获取图数据结构中节点邻接关系的浅层特征的缺陷。

主权项：1.一种图数据结构中节点邻接关系的特征获取方法，所述图数据结构中的每个节点分别表示一个词，节点之间的边表示所述节点所表示的词之间的语义关系，其特征在于，所述特征获取方法包括：根据所述图数据结构获取在分别以每个节点作为起始节点时每个节点各自对应的多条节点路径；采用词向量字典获取每条节点路径中每个节点所表示的词的词向量，根据所述词向量分别生成每条节点路径中起始节点对应的节点邻接关系的特征向量；以所述图数据结构中的每个节点以及相应的节点邻接关系的特征向量作为训练样本，对语言模型进行模型训练；采用训练好的语言模型获取目标图数据结构中目标节点的节点邻接关系的特征向量；其中，“根据所述图数据结构获取在分别以每个节点作为起始节点时每个节点各自对应的多条节点路径”的步骤具体包括：步骤S1：将当前节点路径的起始节点作为搜索节点；步骤S2：获取从搜索节点出发的所有一度节点并根据每个所述一度节点的度分别确定每个所述一度节点的权重；若所述图数据结构是有向图，则所述一度节点是出度为1的节点且所述一度节点的度是出度；若所述图数据结构是无向图，则所述一度节点是度为1的节点；步骤S3：根据所述权重随机选择一个所述一度节点作为当前节点路径的下一个节点；步骤S4：判断是否满足路径停止获取条件；若是，则停止获取当前节点路径；若否，则将所述下一个节点作为搜索节点并转至步骤S2。

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