CN113656665A - 一种基于哈希的半监督离散网络表示方法 - Google Patents

一种基于哈希的半监督离散网络表示方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于哈希的半监督离散网络表示方法,网络包括节点自身的特征信息,节点之间的关联信息,节点的类别标签信息,得到表示过程如下:根据所述的节点之间的关联信息构建滤波矩阵;根据所述的滤波矩阵构建图自编码器,包括解码器和编码器,输出低维特征表示和重构特征,计算重构误差;二值激活低维特征表示,生成离散网络表示;使用分类器将离散网络表示分类,计算分类误差;构造总目标函数,优化编码器、解码器和分类器的参数,得到最终模型与离散网络表示。本发明方法获得的离散网络表示所需的存储空间极小,表达能力更强,在节点分类任务中表现出色,且在推荐系统、社区发现等任务上都有重要意义。

Description

一种基于哈希的半监督离散网络表示方法
技术领域
本发明涉及机器学习技术领域,特别是一种基于哈希的半监督离散网络表示方法。
背景技术
真实世界中的实体之间通常会交互,形成大规模的复杂网络,比如:社交网络、文献引用网络等,有效提取网络中的信息成为了现在的热点问题。网络表示学习的目标是提取网络节点的低维潜在表示,其中的关键是保持节点自身的特性,网络的结构关系。
目前已有的算法难以兼顾潜在表示的表达能力和信息存储的开销。这些方法中,哈希表示虽然在大规模图像检索中非常的有效,但忽略了网络的结构关系,表达能力较弱;传统网络表示学习方法得到的实值表示虽然能有较强的表达能力,但是存储的开销上难以做到哈希码的轻量;现有的离散网络表示的方法,通过相对简单的变换获得网络表示,表达能力有限。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于哈希的半监督离散网络表示方法,将节网络点的高维特征映射到低维的汉明空间,并且保持网络相邻节点间的相似性结构。
实现本发明目的的解决方案为:一种基于哈希的半监督离散网络表示方法,网络包括节点自身的特征信息,节点之间的关联信息,节点的类别标签信息,得到表示过程如下:
步骤1、根据所述的节点之间的关联信息构建滤波矩阵;
步骤2、根据所述的滤波矩阵构建图自编码器,包括解码器和编码器,输出低维特征表示和重构特征,计算重构误差;
步骤3、二值激活低维特征表示,生成离散网络表示;
步骤4、使用分类器将离散网络表示分类,计算分类误差;
步骤5、构造总目标函数,优化编码器、解码器和分类器的参数,得到最终模型与离散网络表示。
本发明与现有技术相比,其显著优点为:(1)利用节点之间的关联信息构建滤波矩阵;利用滤波矩阵构建的网络模型,网络表示的表达能力更强;(2)根据节点自身特征信息,图自编码器输出的重构的特征,节点的类别标签信息,分类器输出的类别预测,构造目标函数,包含重构误差以及分类误差两部分,通过端到端联合学习,优化网络参数,得到离散网络表示,存储占用空间明显更少,在下游任务中拥有更好的表现。
附图说明
图1是本发明基于哈希的半监督离散网络表示方法的流程图。
图2是储存网络的表示所需空间柱状图。
具体实施方式
结合图1,本发明一种基于哈希的半监督离散网络表示方法,网络包括节点自身的特征信息,节点之间的关联信息,节点的类别标签信息,得到表示过程如下:
步骤1、根据所述的节点之间的关联信息构建滤波矩阵;
步骤2、根据所述的滤波矩阵构建图自编码器,包括解码器和编码器,输出低维特征表示和重构特征,计算重构误差;
步骤3、二值激活低维特征表示,生成离散网络表示;
步骤4、使用分类器将离散网络表示分类,计算分类误差;
步骤5、构造总目标函数,优化编码器、解码器和分类器的参数,得到最终模型与离散网络表示。
进一步地,所述网络为社交网络或文献引用网络。
进一步地,步骤1中节点之间的关联信息,使用邻接矩阵A,
Figure BDA0003181680090000021
表示,其中N表示节点数量,计算对称归一化拉普拉斯矩阵
Figure BDA0003181680090000022
Figure BDA0003181680090000023
其中,I是单位矩阵;D是节点的度矩阵,第i行第i列的元素
Figure BDA0003181680090000024
Aij是邻接矩阵第i行第j列的元素,且D为对角阵;
计算低通滤波矩阵FL,高通滤波矩阵FH
Figure BDA0003181680090000025
Figure BDA0003181680090000026
其中,δL、∈L是低通滤波矩阵控制平滑程度和增益的参数,δH、∈H是高通滤波矩阵控制锐化程度和增益的参数。
进一步地,步骤2所述根据所述的滤波矩阵构建图自编码器,包括解码器和编码器,输出低维特征表示和重构特征,计算重构误差,具体如下:
(1)使用多层的编码器网络Encoder(·,FL;θencoder),其中FL是所述的低通滤波矩阵,θencoder为编码器网络参数,层间的传播规则使用如下公式:
Figure BDA0003181680090000031
其中,
Figure BDA0003181680090000032
是编码器第t层的激活矩阵的可训练权重矩阵;σ(·)表示激活函数,Ht是编码器第t层的激活矩阵,编码器第0层的激活矩阵,即编码器的输入H(0),H(0)=X,X是节点的特征矩阵;编码器输出X的低维表示Z=Encoder(X,FL;θencoder);
(2)使用多层的解码器网络Decoder(·,FH;θdecoder),其中FH是所述的低通滤波矩阵,θdecoder为解码器网络参数,层间的传播规则使用如下公式:
Figure BDA0003181680090000033
其中,
Figure BDA0003181680090000034
是解码器第t层的可训练权重矩阵;Ht+l是解码器第t层的激活矩阵,其中l表示编码器层数,解码器第0层的激活矩阵,即编码器的输出H(l),H(l)=Z,Z为编码器输出的低维表示;解码器输出X的重构特征
Figure BDA0003181680090000035
(3)使用均方差评估重构误差LX
Figure BDA0003181680090000036
其中,m为节点的个数。
进一步地,步骤3所述二值激活低维特征表示,生成离散网络表示,具体如下:
在节点的关联信息辅助下,将低维表示Z进行如下激活,得到离散表示B:
Figure BDA0003181680090000037
其中,sign(·)表示符号函数;V(·)表示第号节点;N(·)表示与相邻的节点的集合;V(i)表示第i号节点;N(V(i))表示与第i号节点相邻的节点的集合;V(k)表示第k号节点。
进一步地,步骤4中使用分类器将离散网络表示分类,计算分类误差,具体如下:
使用分类器Classifier(·;θclassifier),其中θclssifier为分类器网络参数,将离散表示B分类,得到结果
Figure BDA0003181680090000041
使用交叉熵函数评估有标签节点的分类误差LY
Figure BDA0003181680090000042
其中,
Figure BDA0003181680090000043
是有标签节点的编号的集合;l是
Figure BDA0003181680090000044
的元素;F是类别数;Y是节点的标签矩阵,使用独热码表示,Ylf是Y的第l行第f列元素;
Figure BDA0003181680090000045
Figure BDA0003181680090000046
的第l行第f列元素。
进一步地,步骤5所述构造总目标函数,优化编码器、解码器和分类器的参数,得到最终模型与离散网络表示具体如下:
L=λLX+(1-λ)LY
其中,L是总损失,λ是平衡两个损失的因子;根据总损失L,使用Adam算法优化θencoder、θdecoder、θclassifier,得到最终模型和离散网络嵌入。
下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步详细说明。
实施例
本实施例结合一个文本分类任务来对本发明做进一步说明:
(1)本实施例采用标准的文献引用网络数据集——cora数据集来测试数据集。
cora数据集共2708个节点,每个节点都是一篇论文,论文被分为7类。每个节点都有1433个特征,每个特征都对应一个词,且该元素只有0或1这两个取值。取0表示该元素对应的词不在论文中,取1表示在论文中。如果两篇论文之间有引用的关系,则两篇论文之间有一条边。数据以邻接矩阵A和特征矩阵X,标签向量Y形式表示。
(2)根据公式
Figure BDA0003181680090000047
计算对称归一化拉普拉斯矩阵,由公式
Figure BDA0003181680090000048
计算低通滤波矩阵FL,高通滤波矩阵FH,其中δL取1.5,δH取1,∈L取1.5,∈H取1;
(3)多层的编码器网络的层间的传播规则使用如下公式
Ht+1=ReLU(FLHtθt)
其中,ReLU(·)表示线性整流单元。H(0)=X。编码器输出X的低维表示Z。多层的解码器网络的层间的传播规则使用如下公式
Figure BDA0003181680090000051
其中,H(0)=Z。解码器输出X的重构特征
Figure BDA0003181680090000052
使用均方差评估重构误差。
Figure BDA0003181680090000053
(4)将所述的低维表示Z进行如下激活,得到离散表示B
Figure BDA0003181680090000054
(5)将离散表示B输入分类器,分类器采用softmax回归分类,得到分类结果
Figure BDA0003181680090000055
使用交叉熵函数评估有标签节点的分类误差
Figure BDA0003181680090000056
(6)以L=λLx+(1-λ)LY作为总损失
其中,L是总损失。λ是平衡两个损失的因子,取0.3。使用Adam算法优化总损失L,学习率取0.002,得到模型,获得最终离散表示。
实验控制测试集中有标签节点比例从10%到90%变化,分别进行训练。最终分类结果,如表1所示。与经典的网络表示方法DeepWalk、Node2vec、TADW、HSCA,以及其他的离散网络表示方法,如NetHash、LQANR、BANE相比,可以看出本发明在该任务上,分类的评价指标micro-F1,macro-F1都优于其他方法。部分方法存储网络表示所需的空间,如图2所示,相比DeepWalk,Node2vec等的实值方法,本方法存储网络表示所需的空间明显更小。
表1本方法与其他方法节点分类结果的比较表格
Figure BDA0003181680090000061
注:横轴百分比值表示有标签的节点的比例
综上所述,本发明利用节点之间的关联信息构建滤波矩阵;利用滤波矩阵构建的网络模型,网络表示的表达能力更强;根据节点自身特征信息,图自编码器输出的重构的特征,节点的类别标签信息,分类器输出的类别预测,构造目标函数,包含重构误差以及分类误差两部分,通过端到端联合学习,优化网络参数,得到离散网络表示,存储占用空间明显更少,在下游任务中拥有更好的表现。

Claims (7)

1.一种基于哈希的半监督离散网络表示方法,其特征在于,网络包括节点自身的特征信息,节点之间的关联信息,节点的类别标签信息,得到表示过程如下:
步骤1、根据所述的节点之间的关联信息构建滤波矩阵;
步骤2、根据所述的滤波矩阵构建图自编码器,包括解码器和编码器,输出低维特征表示和重构特征,计算重构误差;
步骤3、二值激活低维特征表示,生成离散网络表示;
步骤4、使用分类器将离散网络表示分类,计算分类误差;
步骤5、构造总目标函数,优化编码器、解码器和分类器的参数,得到最终模型与离散网络表示。
2.根据权利要求1所述的基于哈希的半监督离散网络表示方法,其特征在于,所述网络为社交网络或文献引用网络。
3.根据权利要求1所述的基于哈希的半监督离散网络表示方法,其特征在于,步骤1中节点之间的关联信息,使用邻接矩阵A,
Figure FDA0003181680080000011
表示,其中N表示节点数量,计算对称归一化拉普拉斯矩阵
Figure FDA0003181680080000012
Figure FDA0003181680080000013
其中,I是单位矩阵;D是节点的度矩阵,第i行第i列的元素
Figure FDA0003181680080000014
Aij是邻接矩阵第i行第j列的元素,且D为对角阵;
计算低通滤波矩阵FL,高通滤波矩阵FH
Figure FDA0003181680080000015
Figure FDA0003181680080000016
其中,δL、∈L是低通滤波矩阵控制平滑程度和增益的参数,δH、∈H是高通滤波矩阵控制锐化程度和增益的参数。
4.根据权利要求2或3所述的基于哈希的半监督离散网络表示方法,其特征在于,步骤2所述根据所述的滤波矩阵构建图自编码器,包括解码器和编码器,输出低维特征表示和重构特征,计算重构误差,具体如下:
(1)使用多层的编码器网络Encoder(·,FL;θencoder),其中FL是所述的低通滤波矩阵,θencoder为编码器网络参数,层间的传播规则使用如下公式:
Figure FDA0003181680080000021
其中,
Figure FDA0003181680080000022
是编码器第t层的激活矩阵的可训练权重矩阵;σ(·)表示激活函数;Ht是编码器第t层的激活矩阵,编码器第0层的激活矩阵,即编码器的输入H(0)H(0)=X,X是节点的特征矩阵;编码器输出X的低维表示Z=Encoder(X,FL;θencoder);
(2)使用多层的解码器网络Decoder(·,FH;θdecoder),其中FH是所述的低通滤波矩阵,θdecoder为解码器网络参数,层间的传播规则使用如下公式:
Figure FDA0003181680080000023
其中,
Figure FDA0003181680080000024
是解码器第t层的可训练权重矩阵;Ht+l是解码器第t层的激活矩阵,其中l表示编码器层数,解码器第0层的激活矩阵,即编码器的输出H(l),H(l)=Z,Z为编码器输出的低维表示;解码器输出X的重构特征
Figure FDA0003181680080000025
(3)使用均方差评估重构误差LX
Figure FDA0003181680080000026
其中,m为节点的个数。
5.根据权利要求4所述的基于哈希的半监督离散网络表示方法,其特征在于,步骤3所述二值激活低维特征表示,生成离散网络表示,具体如下:
在节点的关联信息辅助下,将低维表示Z进行如下激活,得到离散表示B:
Figure FDA0003181680080000027
其中,sign(·)表示符号函数;V(·)表示第·号节点,N(·)表示与·相邻的节点的集合;V(i)表示第i号节点;N(V(i))表示与第i号节点相邻的节点的集合;V(k)表示第k号节点。
6.根据权利要求5所述的基于哈希的半监督离散网络表示方法,其特征在于,步骤4中使用分类器将离散网络表示分类,计算分类误差,具体如下:
使用分类器Classifier(·;θclassifier),其中θclssifier为分类器网络参数,将离散表示B分类,得到结果
Figure FDA0003181680080000031
使用交叉熵函数评估有标签节点的分类误差LY
Figure FDA0003181680080000032
其中,
Figure FDA0003181680080000033
是有标签节点的编号的集合;l是
Figure FDA0003181680080000034
的元素;F是类别数;Y是节点的标签矩阵,使用独热码表示,Ylf是Y的第l行第f列元素;
Figure FDA0003181680080000035
Figure FDA0003181680080000036
的第l行第f列元素。
7.根据权利要求6所述的基于哈希的半监督离散网络表示方法,其特征在于,步骤5所述构造总目标函数,优化编码器、解码器和分类器的参数,得到最终模型与离散网络表示具体如下:
L=λLX+(1-λ)LY
其中,L是总损失,λ是平衡两个损失的因子;根据总损失L,使用Adam算法优化θencoder、θdecoder、θclassifier,得到最终模型和离散网络嵌入。
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