基于异构信息网络嵌入的专利技术主体间交易推荐模型

发布时间：2021-03-25 19:00

　　考虑专利技术主体间技术邻近、地理邻近、共申请关系、引证关系、经济圈效应、主体类型邻近、主体间从属关系这7种因素对交易的影响,构建由4类节点、10类关系组成的异构信息网络,设计基于元路径与元结构的异构关系遍历算法获取主体间关系序列。以关系序列为语料,构建基于网络嵌入的异构信息网络主体间交易推荐模型（PSR-vec）,采用基于Huffman树的Skip-Gram方法进行网络嵌入训练,计算主体向量间相似度以实现交易推荐。通过2012—2018年电子信息领域专利数据的实证研究得出:第一,PSR-vec模型相比DeepWalk、node2vec与PathSim等方法,推荐精度大幅提高,达到82.4%;第二,融合多个元路径与元结构特征的推荐与单一特征相比,推荐精度大幅提高;第三,基于ρ2以及改进的元结构S4、S6、S8、S10、S12、S14的推荐结果均高于基于ρ1以及改进的元结构S3、S5、S7、S9、S11、S13的推荐精度,说明基于主体间转让技术邻近性的推荐精度更高;第四,在技术邻近元路径基础上分别融合主体间共申请、引证、从属、经济圈效应这4类邻近关系获得元结构并进行推荐,推荐精度均显著提高... 

【文章来源】：情报学报. 2020,39(01)北大核心CSSCICSCD

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

异构信息网络模式TG=(A,R)

采用计算机全遍历算法计算元路径上多元异构关系，以元路径ρ1:为例，首先，计算间的异构关系，其中，Ui为网络中任意主体，Pj为网络中的专利，当Ui和Pj中存在关系E1时，；同理计算等异构关系。然后，通过多关系映射获得主体间关系序列，其中，为Ui,Uj间的关系特征。由于传统的矩阵分解技术时间复杂度高，本文采用关系索引映射方式获得主体间关系序列，算法思想如算法1所示。算法1基于元路径ρ1的主体间关系序列计算

异构信息网络节点众多，如何表示节点成为计算节点间相似度并进行推荐的关键。近年来，应用嵌入方法表示网络节点受到学者关注[49]，其基本思想在于找到一种映射函数，将网络中节点转换为低维向量的潜在表示[50]。受词嵌入原理启发，若在固定窗口长度下，网络中的节点与固定窗口内的其他节点较近时，两节点向量相近，其中窗口表示当前节点的邻居节点个数[51]。通过计算节点向量间相似度，预测相邻节点概率。本文以第3.3节计算得到的基于元路径和元结构的主体间关系序列为语料，采用Skip-Gram模型进行网络嵌入训练，具体流程如图3所示。具体步骤如下：

【参考文献】：
期刊论文
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[4]移动环境下融合情境信息的群组推荐模型研究——基于用户APP行为数据的实证分析[J]. 夏立新,杨金庆,程秀峰.  情报学报. 2018(04)
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本文编号：3100154