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申请/专利权人：天津大学合肥创新发展研究院
摘要：本发明公开了一种基于标签语义的动态属性网络层次标签推理方法，包括以下步骤：步骤1、利用数据集来构建属性网络G、标签构建标签语义层次图H；步骤2、分别计算所述属性网络G中用户节点的嵌入矩阵Z、标签语义层次图H中标签节点的嵌入矩阵F；步骤3、生成层次标签推理模型，并利用步骤2得到的用户节点嵌入矩阵Z、标签节点嵌入矩阵F对所述标签推理模型进行训练；步骤4、将属性网络中未知用户节点数据输入至训练好的层次标签推理模型，得到未知用户节点的最终标签推理结果。本发明可实现多层次标签推理，解决了现有方法的局限性问题。
主权项：1.基于标签语义的动态属性网络层次标签推理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、利用数据集来构建属性网络G，并利用属性网络G中用户节点的标签构建标签语义层次图H；所述数据集中的数据包括属性网络中已知的用户节点数据、已知的用户节点之间关系数据、已知的用户节点的特征数据、已知的用户节点的多级标签路径数据；步骤2、分别计算所述属性网络G中用户节点的嵌入矩阵Z，以及所述标签语义层次图H中标签节点的嵌入矩阵F；步骤3、生成层次标签推理模型，并利用步骤2得到的用户节点嵌入矩阵Z、标签节点嵌入矩阵F对所述标签推理模型进行训练；每次训练时，所述层次标签推理模型以标签节点嵌入矩阵F中的标签语义作为属性网络中用户节点的分类权重，并结合用户节点嵌入矩阵Z，通过语义全连接层推理得到属性网络中用户节点在标签语义层次图H中每层的标签推理结果并且，所述层次标签推理模型基于用户节点的每层标签语义，通过语义标签传播得到所有用户节点在标签语义层次图H中每层的标签推理结果最后，所述层次标签推理模型结合标签推理结果和得到训练集中用户节点在标签语义层次图H中每层的标签推理结果；对所述层次标签推理模型进行多轮训练，并基于损失函数计算结果对层次标签推理模型的参数进行优化，由此得到训练好的层次标签推理模型；步骤4、将属性网络中未知用户节点数据输入至训练好的层次标签推理模型，由训练好的层次标签推理模型得到未知用户节点的最终标签推理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学合肥创新发展研究院 基于标签语义的动态属性网络层次标签推理方法
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