一种时序图表示学习方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115809347A(43)申请公布日2023.03.17(21)申请号202211610829.4(22)申请日2022.12.14(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人张雷何建杉王太峰晏晓东褚崴(74)专利代理机构成都七星天知识产权代理有限公司51253专利代理师袁春晓(51)Int.Cl.G06F16/36(2019.01)G06N20/00(2019.01)权利要求书3页说明书12页附图6页(54)发明名称一种时序图表示学习方法及系统(57)摘要本说明书实施例公开了一种时序图表示学习方法及系统。所述时序图包括节点和边，边的信息包括时间信息。所述方法包括：从时序图中确定包含目标节点及其邻居节点的子图。基于所述子图中的每一条边，获取节点对信息；其中，节点对信息包括目标节点的表征信息、该边上的邻居节点的表征信息、该边的信息。对于所述邻居节点中的每一个，通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息；进而得到目标节点的更新后的表征信息以及各邻居节点的更新后的表征信息。通过第二网络处理目标节点及其邻居节点的更新后的表征信息、以及目标节点及其邻居节点之间的边，得到目标节点的目标表征信息。CN115809347ACN115809347A权利要求书1/3页1.一种时序图表示学习方法，所述时序图包括节点和边，边的信息包括时间信息，所述方法包括一轮或多轮迭代更新，其中一轮迭代更新包括：从时序图中确定包含目标节点及其邻居节点的子图；基于所述子图中的每一条边，获取节点对信息；其中，节点对信息包括目标节点的表征信息、该边上的邻居节点的表征信息、该边的信息；所述目标节点的表征信息以及邻居节点的表征信息为初始值或为前一轮迭代更新得到的第二更新表征信息；对于所述邻居节点中的每一个，通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息；进而得到目标节点的第一更新表征信息以及各邻居节点的第一更新表征信息；通过第二网络处理目标节点及其邻居节点的第一更新表征信息、以及目标节点及其邻居节点之间的边，得到目标节点的第二更新表征信息及其邻居节点的第二更新表征信息；至少基于目标节点的第二更新表征信息确定预设训练任务对应的预测结果；基于所述预测结果以及标签值确定损失函数值，所述损失函数值反映预测结果与标签值的差异；更新第一网络以及第二网络的模型参数，以减小所述损失函数值。2.如权利要求1所述的方法，其中，对于所述邻居节点中的每一个，通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息；进而得到目标节点的第一更新表征信息以及各邻居节点的第一更新表征信息，包括：对于所述邻居节点中的每一个，通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息，得到目标节点对应于该邻居节点的更新后的表征信息以及该邻居节点的第一更新表征信息；将目标节点对应于各邻居节点的更新后的表征信息进行融合，得到所述目标节点的第一更新表征信息。3.如权利要求1所述的方法，其中，对于所述邻居节点中的每一个，通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息；进而得到目标节点的第一更新表征信息以及各邻居节点的第一更新表征信息，包括：对于第一个邻居节点：通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息，得到目标节点对应于该邻居节点的更新后的表征信息以及该邻居节点的第一更新表征信息；对于下一个邻居节点：将包含该邻居节点的节点对信息中的目标节点的表征信息替换为目标节点对应于前一个邻居节点的更新后的表征信息，得到该邻居节点的更新后的节点对信息；通过第一网络依次处理该邻居节点的更新后的节点对信息，得到目标节点对应于该邻居节点的更新后的表征信息以及该邻居节点的第一更新表征信息；以此类推，直到得到目标节点对应于最后一个邻居节点的更新后的表征信息以及最后一个邻居节点的第一更新表征信息，并将目标节点对应于最后一个邻居节点的更新后的表征信息作为所述目标节点的第一更新表征信息。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一网络包括序列模型网络。5.如权利要求4所述的方法，其中，所述第一网络包括Transformer‑Encoder网络以及Time‑Embedding网络；所述对于所述邻居节点中的每一个，通过第一网络依次处理包含该邻居节点的节点对信息；进而得到目标节点的第一更新表征信息以及各邻居节点的第一更新表征信息；包括：2CN115809347A权利要求书2/3页通过Time‑Embedding网络处理各所述节点对信息中的边的时间信息，得到各节点对对应的时间信息表征；通过Transformer‑Encoder网络按照各节点对信息中的边的时间信息依次处理各节点对信息以及其对应的时间信息表征；进而得到目标节点的第