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公开(公告)号：CN114386600B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210034393.2
申请日：2022-01-13
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于自适应结构和位置编码的网络表征方法，首先提取原始网络图中节点的特征信息和结构信息，并从原始网络图中得到两个子网络图和对应的邻接矩阵；其次，采用随机游走方式对原始网络图的位置编码进行初始化；接着，原始网络图的特征矩阵和两个子网络图的邻接矩阵分别输入到两个结构编码器中，得到两个子网络图的节点级表征；然后，将初始化后的位置编码经过两次位置编码器，得到两个基于注意力的位置编码；最后，将两个子网络图对应的节点级表征和基于注意力的位置编码分别按照维度为1拼接在一起，再经过全连接层映射为原始网络图的网络表征。该方法将网络图的位置编码和结构编码融合，使得网络表征将既包含结构信息，又包含位置信息。
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公开(公告)号：CN115238868A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210897626.1
申请日：2022-07-28
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于平滑与锐化融合的网站流量预测方法及系统，该方法获取网站的历史流量数据并转换为网站流量图数据，网站流量图数据的节点表示该网站中的一个网页，边表示网页之间的链接关系，从网站流量图数据中获取节点属性信息和图拓扑信息；接着，基于图卷积神经网络构建网站流量预测模型，节点属性信息和图拓扑信息为模型的输入，模型的输出通过多层感知机压缩得到各个节点的预测标签纵向堆叠形成的一维列向量，即各个网页的流量预测结果；模型由多个图卷积层堆叠而成，在图卷积层中引入锐化操作，将平滑操作和锐化操作结合，使得模型既能够充分提取网站流量图数据中节点与邻居节点属性信息之间的相似部分，也能够提取差异部分，提高了预测准确性。
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公开(公告)号：CN114386600A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210034393.2
申请日：2022-01-13
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于自适应结构和位置编码的网络表征方法，首先提取原始网络图中节点的特征信息和结构信息，并从原始网络图中得到两个子网络图和对应的邻接矩阵；其次，采用随机游走方式对原始网络图的位置编码进行初始化；接着，原始网络图的特征矩阵和两个子网络图的邻接矩阵分别输入到两个结构编码器中，得到两个子网络图的节点级表征；然后，将初始化后的位置编码经过两次位置编码器，得到两个基于注意力的位置编码；最后，将两个子网络图对应的节点级表征和基于注意力的位置编码分别按照维度为1拼接在一起，再经过全连接层映射为原始网络图的网络表征。该方法将网络图的位置编码和结构编码融合，使得网络表征将既包含结构信息，又包含位置信息。
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公开(公告)号：CN115271214A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210913400.6
申请日：2022-07-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/9537 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/04
Abstract: 本发明为基于拓扑与属性独立性约束的网站流量预测方法及系统，该方法获取网站的历史流量数据并转换为网站流量图数据，网站流量图数据的节点表示该网站中的一个网页，边表示网页之间的链接关系，从网站流量图数据中获取节点属性信息和图拓扑信息；接着，基于图卷积神经网络构建网站流量预测模型的目标函数，以希尔伯特‑施密特独立性准则或向量1‑范数作为属性与拓扑间的独立性约束条件，对目标函数求最优解，得到属性表征和拓扑表征的迭代公式，收敛后的属性表征与拓扑表征按行拼接在一起，得到模型的输出。对属性和拓扑信息进行独立性约束，避免属性与拓扑信息融合时，两者存在的相互干扰，同时充分提取网站流量图数据中的低频和高频信息。
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