CN112069398B 一种基于图网络的信息推送方法及装置 （腾讯科技（深圳）有限公司）

2确定在图网络中以所述待处理节点为中心节点的子图结构将所述子图结构输入节点特征提取模型，得到所述节点特征提取模标节点与负样本节点的关联度，所述图结构特征向量表征包含预设阶数的子图结构的特基于所述图网络中各节点的聚合特征向量，筛选与所述待处针对图网络中的目标节点，在所述图网络中确定所述目标节分别提取所述目标节点，以及关联的正样本节点和根据所述目标节点，以及关联的正样本节点和负样本节点的聚采用随机游走方式，以所述目标节点为起点，确定所述图网络中各节将关联度大于等于关联阈值的节点，作为所述目标节点的正样本节点针对所述目标节点，或关联的正样本节点和负样本节点均采根据所述第一待处理节点和获取到的邻居节点的属性信息，分别确将聚合后的邻居节点的初始特征向量和所述第一待处理节点的初始特征向量进行拼3针对所述目标节点，或关联的正样本节点和负样本节点均确定以第二待处理节点为中心节点的预设阶数的子图结构，其基于各预设子图结构，分别统计所述各预设子图结构在所述第二根据所述目标节点，以及关联的正样本节点和负样本节点的聚对确定出的所述目标节点的图结构特征向量进行归将所述目标节点的初始特征向量，通过全连接层获得所述目标节根据所述目标节点的归一化处理后的图结构特征根据所述目标节点，以及关联的正样本节点的图结构特征向量，分根据所述目标节点，以及关联的负样本节点的图结构特征向量，分根据所述第一图结构特征相似度权重参数、所述第二图结构提取模块，用于将所述子图结构输入节点特征提取模型，得到所述节点4筛选模块，用于基于所述图网络中各节点的聚合特征向量机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-8任一项所述方法的步被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述56所述子图结构中包括与所述待处理节点相连的节点和连接[0026]本申请另一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，出所述待处理节点对应的聚合特征向量；进而基于所述图网络中各节点的聚合特征向量，7和边的性质与图结构相同，可以分为有向图(directedgraph)和无向图(undirected[0044]图嵌入算法(GraphEmbeddingAlgorithms)：是一种将图数据(通常为高维稠密络的图嵌入算法不再仅仅局限于节点的邻接信息，而开始将节点本身的特征纳入模型考8特征，当图网络结构改变以及新节点的出现，直推式学习需要重新训练以获得新的的正样本，vn为u的负样本，Q是负样本数量，Pn为负采样的概率分布，本申请实施例中法虽然可以通过聚合的方式学习到图网络的部分拓扑信息，但在学习过程存在以下缺陷：1)目前的GraphSAGE无法通过指9motif特征学习，通过学习可以获得每个节点的motif特征，泛化到新节点，可以对指定特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(Loca言(HyperTextMark-upLanguage，HTML)、可扩展标记语言(ExtensibleMarkup拟专用网络(VirtualPrivateNetwork，VPN)、网际协议安全(InternetProtocol计算目标节点A和其它商品之间的关联度，则每次随机游走都从A出发，通过多次迭代在[0097]其中，在聚合时，可以采用平均聚合、长短期记忆(LongShort-TermMemory，应的第k-1阶的邻居节点进行拼接后进行非线性转换。还可以直接对第一待处理节点和所有获取到的邻居节点的初始特征向量中每个维度取平均再进行[0119]即通过统计出现次数确定的目标节点的图结构特征向量，可以通过softmax函数进行归一化处理，将图结构特征向量中的元素归一化到0到1之间，得到具有motif[0122]3)根据目标节点的归一化处理后的图结构特征向量和预VMu[0147]将目标节点A的motif特征通过softmax函数进行归一化处理，获得具有motif点A对应的出现次数最多的图结构信息，从而提高通过全连接层预测的图结构特征向量的[0148]2)节点D可以为目标节点A的正样本节点或负样本节点，同样地，可以通过构特征向量，分别确定第一图结构特征相似度权重参数和第二图结构特征相似度权重参[0150]本申请实施例中，对GraphSAGE进行改进，在该算法基础上加入端到端的motif[0151]本申请实施例中的图网络训练方法，可以应用于任意的[0152]基于上述实施例，参阅图8所示，为本申请实施例中图网络中节点表示方法流程节点特征提取模型预测出的图结构特征向量与确定出的图结构特征向量之间的损失函数，[0170]具体地执行步骤930中筛选与待处理节点匹配的节点作为信息推送节点，本申请[0192]将聚合后的邻居节点的初始特征向量和第一待处理节点的初始特征向量进行拼节点特征提取模型预测出的图结构特征向量与确定出的图结构特征向量之间的损失函数，[0202]将目标节点的初始特征向量，通过全连接层获得目标节点预测的图结构特征向[0209]基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种基于[0217]本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以是现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0223]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一