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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第十五研究所
摘要：本申请实施例提供一种基于属性扰动的属性增强网络数据处理方法及装置，方法包括：根据目标网络中的节点和边，构建属性多路异构网络；根据属性多路异构网络中的节点属性和边属性随机生成对应的二进制掩码属性向量，将二进制掩码属性向量和节点属性以及边属性输入一扰动属性生成器进行属性扰动操作，得到扰动属性生成器输出的扰动属性；将结构嵌入输入全连接层进行自注意力机制学习，将经过自注意力机制学习后的结构嵌入与输入至连接层的节点嵌入和属性嵌入进行嵌入融合，并将嵌入融合的结果输入哈希层进行网络嵌入表示的深度哈希学习，得到哈希层输出的二进制哈希网络嵌入表示；本申请能够完善属性多路异构网络中的属性信息，增强网络的鲁棒性。
主权项：1.一种基于属性扰动的属性增强网络数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标网络中的节点和边，构建属性多路异构网络，其中，所述属性多路异构网络中的节点类型表征属性信息，所述属性多路异构网络中的边类型表征所述属性信息间的至少一种关系；根据所述属性多路异构网络中的节点属性和边属性随机生成对应的二进制掩码属性向量，将所述二进制掩码属性向量和所述节点属性以及边属性输入一扰动属性生成器进行属性扰动操作，得到所述扰动属性生成器输出的扰动属性；根据所述属性多路异构网络确定不同边类型的邻接矩阵，并将所述邻接矩阵作为节点嵌入，将所述扰动属性融入至所述属性多路异构网络的节点中得到独热编码，并将所述独热编码作为属性嵌入，根据所述扰动属性捕获所述属性多路异构网络的结构信息和上下文信息，并将所述结构信息和上下问信息作为结构嵌入；将所述结构嵌入输入全连接层进行自注意力机制学习，将经过所述自注意力机制学习后的结构嵌入与输入至连接层的节点嵌入和属性嵌入进行嵌入融合，并将所述嵌入融合的结果输入哈希层进行网络嵌入表示的深度哈希学习，得到所述哈希层输出的二进制哈希网络嵌入表示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第十五研究所 基于属性扰动的属性增强网络数据处理方法及装置
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