公开(公告)号：CN116090525B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202211423375.X

申请日：2022-11-15

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 郭仕钧 ,  徐圣兵 ,  谢锐 ,  王振友

IPC: G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，该方法包括：设置网络结构节点参数并在网络结构中随机选取节点，得到起始节点；对起始节点进行邻域划分处理，得到节点层；根据节点选取规则，对节点层进行随机游走处理，获取节点游走序列；对所获取的节点游走序列输入至word2vec模型中进行向量化表征训练，得到所有游走节点对应的网络嵌入向量表征。该系统包括：选取模块、划分模块、游走模块和训练模块。通过使用本发明，能够充分考虑近邻节点信息进而通过基于层次优先的随机游走采样实现网络嵌入向量表征学习。本发明作为基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，可广泛应用于计算机数据挖掘技术领域。

公开(公告)号：CN116484949A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310435427.3

申请日：2023-04-21

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 郭仕钧 ,  谢光强

IPC: G06N5/01 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于多智能体强化学习的舆情演化分析方法，包括：在初始化智能体决策模型后，智能体通过探索环境并结合预先设置奖励函数获取实施奖励值，并通过动力学模型进行智能体舆情值更新；在智能体完成收敛或达到最大步数限制时结束一轮探索，将本轮探索中获得的信息通过策略梯度方法对智能体决策模型进行更新；通过本方法，解决了相关技术中智能体无法自动适应的学习到促进一致性的决策问题，在有限的步数中增强了舆情动力学中系统的一致性性能。

公开(公告)号：CN116090525A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202211423375.X

申请日：2022-11-15

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 郭仕钧 ,  徐圣兵 ,  谢锐 ,  王振友

IPC: G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，该方法包括：设置网络结构节点参数并在网络结构中随机选取节点，得到起始节点；对起始节点进行邻域划分处理，得到节点层；根据节点选取规则，对节点层进行随机游走处理，获取节点游走序列；对所获取的节点游走序列输入至word2vec模型中进行向量化表征训练，得到所有游走节点对应的网络嵌入向量表征。该系统包括：选取模块、划分模块、游走模块和训练模块。通过使用本发明，能够充分考虑近邻节点信息进而通过基于层次优先的随机游走采样实现网络嵌入向量表征学习。本发明作为基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，可广泛应用于计算机数据挖掘技术领域。