技术特征：
技术总结
本发明公开了一种融合结构和属性信息的多模态深度网络嵌入方法，涉及复杂网络分析技术领域，包括建立网络邻接矩阵和属性矩阵，预处理，将结构特征和属性特征串联依次输入编码器、解码器，输出重构的邻接矩阵和属性矩阵，更新参数迭代计算等步骤，最后把编码器输出作为最终的节点表示。本发明基于深度学习方法，能够克服现有的浅层线性方法难以刻画网络高度非线性结构的不足，能够把网络中的节点映射到低维的嵌入空间，并且有效保持节点的结构特征和属性特征。
技术研发人员：潘理;郑聪惠;吴鹏
受保护的技术使用者：上海交通大学
技术研发日：2018.09.03
技术公布日：2019.02.22