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摘要
本发明提出了一种基于元路径的异构网络节点表示学习方法。本发明方法考虑到异构网络图中包含多种节点类型和关系类型,采用抽取元路径的方式,将网络图中丰富的语义信息和结构信息存储在多条元路径中；本发明在每条元路径中通过学习节点的向量表示保存节点在元路径中的特征信息,然后将多条元路径整合一起进行共同训练,从而将整个异构网络中的语义信息和结构信息保存在节点向量表示当中。本发明具有更高的分类准确率,能够更好地将节点在异构网络中的特征信息保存在节点的向量表示当中,可以根据具体目标任务对元路径进行自由选取,更具灵活性。
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