基于双层随机游走的关系推理算法
基于概率模型的随机游走算法
基于概率模型的随机游走算法随机游走算法作为一种基本的图论算法，被广泛应用于社交网络分析、搜索引擎排名等领域。
而基于概率模型的随机游走算法，则是将传统的随机游走算法与概率论相结合，可以更准确地模拟用户行为，获取更加精确的结果。
一、随机游走算法简介随机游走算法是一种基于图的随机漫步模型，其基本思想是：从某一个节点出发，按照某种随机规则选择下一个节点，并以相同的规则继续选择下一个节点，直到到达某个终止节点。
在这个过程中，每个节点被访问的次数就是该节点在该概率模型下的PageRank值。
在实际应用中，随机游走算法可以有效地对复杂网络结构进行分析和建模。
二、传统随机游走算法传统的随机游走算法是基于无向图的随机游走模型，具体过程如下：1. 选择一个起始节点。
2. 从当前节点出发，在所有出边中等概率选择一条。
3. 走到选择的下一个节点。
4. 重复2，3步骤，直到达到某个终止节点或者达到某个停止条件。
5. 计算每个节点的访问概率，这个概率就是该节点在该随机游走模型下的PageRank值。
三、基于概率模型的随机游走算法相比传统的随机游走算法，基于概率模型的随机游走算法则是将概率理论引入随机游走算法中进行模型的建立和分析，可以更加准确地模拟用户行为，从而获得更加精确的结果。
具体来说，基于概率模型的随机游走算法主要包括以下两个方面的优化：1. 改进随机游走模型基于无向图的随机游走模型仅考虑节点的出边连通性，在实际应用中可能不能准确地反映节点的重要性。
因此，一种基于概率模型的随机游走算法是利用马尔可夫链模型，将节点的入度和出度之比作为访问下一个节点的概率，从而将随机游走模型更加准确地反映出节点的重要性。
2. 利用用户行为特征在基于概率模型的随机游走算法中，可以利用用户的行为特征进行网络结构的建模和数据分析。
例如，对于社交网络，可以根据用户关注的人或者兴趣爱好建立用户关系网络，从而反映出用户的行为特征和兴趣爱好。
这样建立的网络结构，更能反映用户的行为特征，也更能准确地预测用户的行为。
随机过程中的随机游走
随机游走是随机过程中一种重要的模型，其在多个领域都有广泛的应用，包括物理学、金融学、生物学等。
随机游走的基本思想是描述一个在一系列随机步骤中随机移动的过程。
在随机游走中，我们关注的是一个在一个状态空间中移动的随机变量。
这个状态空间可以是一维、二维甚至更高维度的。
随机游走中的每一步移动都是随机的，通常是根据某种概率分布来决定的。
最常见的随机游走模型是一维随机游走，其中随机变量在每个时间步长内以概率 p 向右移动一步，以概率 q 向左移动一步，p + q = 1。
这样的随机游走可以模拟许多现实世界中的情况，比如一个颗粒在液体中的扩散、股票价格的变化等。
随机游走可以用一种简单的数学模型来描述，即马尔可夫链。
马尔可夫链是一种具有“无记忆”的特性，即在给定当前状态下，未来状态的转移只依赖于当前状态，与过去的状态无关。
这种特性使得马尔可夫链成为描述随机游走的理想模型。
利用马尔可夫链的转移矩阵，我们可以计算随机游走在不同时间步长内到达各个状态的概率。
随机游走不仅有理论上的意义，还有很多实际应用。
在物理学中，随机游走可以用来研究粒子在溶液中的扩散行为。
根据随机游走模型，可以计算出粒子在不同时间段内从起始位置到达各个位置的概率分布。
这些概率分布可以与实验结果进行比较，从而验证实验数据与理论模型的一致性。
在金融学中，随机游走被广泛应用于股票价格预测和风险管理。
根据随机游走模型，股票价格的变动可以看作是一系列随机变量的累积。
根据已有的历史数据，可以估计出股票价格的随机变动的概率分布，并利用这些概率分布来预测未来的股票价格趋势。
在生物学中，随机游走可以用来研究细胞运动行为和蛋白质折叠过程。
细胞在背景噪声的影响下随机移动，这种运动可以用随机游走来描述。
蛋白质折叠是一个复杂且具有多种可能路径的过程，随机游走可以用来模拟蛋白质在其折叠过程中的构象变化。
随机游走作为一种重要的随机过程模型，不仅在理论研究中具有重要地位，也在实际应用中发挥着重要作用。
随机游走算法原理
随机游走算法原理
随机游走算法是一种常见的基于概率的搜索算法，它可以应用于多种
领域，包括网络科学、机器学习、图像处理等。
该算法的核心思想是
在网络上随机游走，通过概率的方式探索搜索空间，最终，找到最优
解或者子集。
具体来说，随机游走算法的过程如下：首先，在算法开始时，我们随
机选取一个节点，开始随机游走。
在每一步中，我们按照一定的概率，选择当前节点的邻居节点进行转移。
这个概率一般是根据节点的度数
计算得出的，度数越大的节点，被访问的概率也越大。
通过不断地随
机游走，我们最终可以收敛到网络上的某一个节点集合，这个集合被
称为吸引子，具有很好的特征。
我们可以把吸引子看做是网络的一个
固有属性，它展示出了网络的特征、结构和复杂性等方面的信息。
随机游走算法可以采用不同的转移规则来实现概率转移。
其中，最常
用的转移规则是Metropolis-Hasting算法和PageRank算法。
Metropolis-Hasting算法可以保证在长时间下算法能够收敛到想要的分布，而PageRank算法则是一种基于链接结构的排名算法，可以用
于计算互联网中网页之间的关系，并且能够有效地对网页进行排序。
总的来说，随机游走算法可以利用随机性帮助我们探索搜索空间，同
时也可以充分考虑节点的度数，保证搜索过程中的全局性和局部性问题。
随机游走算法在实际应用中可以用于解决很多实际问题，比如网络流量优化、疾病传播模型等等。
维随机游走
设事件 R ：共走了N 步, N N ,到达了点a1 , a2 ,...,an ,其中 a i n
*
表示在坐标轴 x i 上的坐标（假设 ai 0 ）, a N . n i 记 i 1 a ,则：
i 1
i
P R
N a1 N a2
j1 a1
...
N an jn an
j2 a2
ai ji ai ji ai B1, ,B2 ,...,Bn n B j ji 2 2 2 p j C p q Gn j i j 1
环形随机游走
定理4：在一个环上,有M 个点,各点之间的距离相等,且均为一个 单位长度.假设一点从某点 O 出发,每一次沿环上移动一个单位长 度,假设向顺时针方向移动一个单位的概率为 p ,向逆时针方向移 动一个单位的概率为 q ,且 p, q 0 , p q 1 . 设事件 A ：走了N 步后到达点 a （点与点顺时针方向相距 a ,逆时 * a N , N N M a 针方向相距 ）, .则：
华东师范大学第二附属中学 作者：高二（7）班 顾韬 景琰杰 指导教师：张成鹏
研究背景
“随机游走”（random walk）是指基于 过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向. 随机游走问题最早来源于“梅茵街的醉汉”问 题：一个醉汉从酒店出发,向左和向右走分别有 一个概率,那么他回到家的概率是多少？这是一 个有趣的概率问题,引起了我的兴趣,同时,在思 考解决这个问题的基础上,我想是否也可以解决 在二维坐标平面内的随机游走问题,甚至是在多 维空间内的？在环上进行的随机游走问题呢？ 于是,我试图去解决这些问题.
基于随机游走的复杂网络聚类算法研究
基于随机游走的复杂网络聚类算法研究随机游走是一种经典的随机过程模型，被广泛应用于模拟复杂的自然现象以及解决各种实际问题。
基于随机游走的复杂网络聚类算法则是利用随机游走模型在复杂网络中搜索聚类结构的一种方法。
该方法利用节点间的随机游走过程来刻画节点间的相似性，从而实现对复杂网络中的聚类结构的发现和分析。
本文将对基于随机游走的复杂网络聚类算法的原理和应用进行详细的介绍和探讨。
一、基本原理基于随机游走的复杂网络聚类算法实质上是一种节点相似性度量的算法。
其基本原理是通过随机游走的方式来发掘网络中的聚类结构。
假设有一个具有N个节点的复杂网络，每个节点可以被理解为该网络中的一个状态。
对于复杂网络中的每一个节点，基于随机游走的复杂网络聚类算法都会进行一次随机游走过程。
在该过程中，起始节点按照某种特定的概率分布随机选择一个邻居节点作为下一个状态，并一直循环进行下去。
在一段时间内，该随机游走过程会形成一个基于概率的节点序列，即一个随机游走路径。
这个随机游走路径代表了当前节点和其他节点之间的相似性关系，从而为基于随机游走的复杂网络聚类算法提供了节点相似性的度量基础。
在基于随机游走的复杂网络聚类算法中，一般需要先将原始网络转化为具有Markov性质的状态转移矩阵。
通过状态转移矩阵，可以描述复杂网络中从一个状态到另一个状态的转移概率。
由于Markov性质的存在，状态转移矩阵具有稳定性和收敛性。
可以通过对状态转移矩阵进行特征分解，获得复杂网络中不同节点之间的距离度量。
然后，利用聚类算法对节点按照相似性进行分组，识别出不同聚类。
二、应用场景基于随机游走的复杂网络聚类算法适用于各种类型的复杂网络数据分析，比如社交网络、生物网络、金融网络、物流网络等。
在具体应用中，可以应用于以下几种场景。
（一）社交网络在社交网络中，人们通过建立不同的关系连接进行交流和互动。
而在基于随机游走的复杂网络聚类算法中，可以通过随机游走的方式计算不同节点之间的相似性，从而实现对社交网络的聚类分析。
基于随机游走的知识推理技术研究
基于随机游走的知识推理技术研究
随机游走是一种基于概率的模型，用于描述一个随机漫步的过程。
在
这个模型中，一个物体随机地移动到相邻的点，每个点的概率相等。
近年来，随机游走被广泛应用于知识推理技术的研究中，成为一种重
要的方法。
下面将从以下三个方面介绍基于随机游走的知识推理技术研究。
一、基本原理
在基于随机游走的知识推理技术研究中，主要采用的是随机游走过程
对图结构进行建模。
在一个知识图谱中，每个实体和概念都可以看作
是一个节点，而实体和概念之间的关系就是边。
通过对这个图结构进
行随机游走，可以得出实体和概念之间的关联度，从而实现知识推理。
二、应用场景
基于随机游走的知识推理技术可以应用于多个场景，如推荐系统、自
然语言处理、搜索引擎等。
其中，推荐系统是最常见的应用场景。
在
推荐系统中，通过对用户行为和商品的关系进行建模，可以得到商品
之间的相似度，从而为用户推荐更符合其喜好的商品。
三、研究进展
目前，基于随机游走的知识推理技术已经在学术界和工业界得到广泛
研究和应用。
例如，在推荐系统中，基于随机游走的算法已经成为了
一种常见的推荐方法。
另外，该技术还可用于自然语言处理和搜索引
擎中，提高了这些领域的效率和准确性。
总之，基于随机游走的知识推理技术是一种非常有应用价值的技术。
随着技术的不断进步和发展，我们可以期待这种技术在更多的领域中得到应用。
基于随机游走算法的推荐系统设计
基于随机游走算法的推荐系统设计随着互联网的迅速发展，推荐系统成为了互联网行业中不可或缺的一部分。
推荐系统的主要作用是根据用户的历史行为数据，或者是与用户兴趣相关的信息，向用户推荐他们可能感兴趣的内容或商品。
推荐系统的优秀设计可以提升用户体验，增加转化率，从而为企业带来收益。
而随机游走算法则是目前比较流行的一种推荐算法。
一、推荐系统的现状与方法目前，推荐系统被广泛应用于各个领域，比如电商、视频网站、社交媒体等。
推荐系统可以又分为基于内容的推荐、协同过滤推荐、基于深度学习的推荐等等。
其中，协同过滤推荐是比较主流的一种方法，它将用户与物品之间的关系建模为一个矩阵，然后通过相似度计算或者矩阵分解等方法来推荐物品。
但是协同过滤推荐也有其不足之处，比如冷启动问题、数据稀疏性等。
二、随机游走算法的基本原理随机游走算法是一种基于图的推荐算法。
它的基本思想是在图中进行随机游走，利用节点之间的连接关系来推荐节点。
在随机游走中，每个节点都有一定的概率被访问到，而这个概率正是节点的重要性或者叫做影响力。
可以将所有节点的影响力计算出来，从而得到一个代表节点重要性的向量，用于推荐。
随机游走算法可以分为基于无权图的Random Walk、基于权图的Personalized PageRank等。
三、基于随机游走算法的推荐系统设计在基于随机游走算法的推荐系统设计中，主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对用户行为数据进行清洗和去噪，构建用户行为图。
2. 建图：将用户行为图转化为有向图，每个用户和物品都是一个节点。
如果用户A购买了商品B，那么在图上就可以建立从用户A到商品B的一条边。
3. 随机游走：利用随机游走算法计算节点的影响力，并将影响力作为节点的权重。
4. 排序：根据节点的影响力进行排序，从而推荐出用户可能感兴趣的物品。
5. 评估与优化：根据用户的反馈进行系统评估和算法优化，从而提高推荐准确率和用户体验。
四、随机游走算法的优点和不足优点：1. 具有良好的可解释性。
基于随机游走的网络分析算法实践
基于随机游走的网络分析算法实践网络分析是一种日益流行的技术，它能够帮助人们了解网络的结构和特性。
近年来，基于随机游走的网络分析算法已经成为网络分析领域的研究热点。
本文将主要阐述基于随机游走的网络分析算法的原理和实践。
一、背景介绍网络分析是一种利用图形理论，利用数学和计算机科学方法研究复杂网络结构和其特性的方法。
它能够帮助人们了解网络的结构和复杂性。
基于随机游走的网络分析算法是一种广泛应用的算法，可用于网络中节点的排名、社群检测等。
二、基本原理基于随机游走的网络分析算法借鉴了随机游走的思想，以节点访问概率的方式获取关于网络的信息。
具体步骤如下：1. 初始化概率向量。
每个节点的概率向量等于1/n，n为网络中节点的数量。
2. 进行一定次数的随机游走。
根据预设概率向量进行随机游走，每一步都以一定概率选择转移到相邻节点。
游走结束后，累计每个节点的访问次数。
3. 根据节点访问次数计算节点排名。
节点的排名与节点的访问次数成正比例关系。
三、算法实践以下是基于随机游走的网络分析算法的一些实践应用。
1. PageRank算法。
PageRank是基于随机游走的一种节点排名算法，它可以帮助搜索引擎对网站进行排序。
Google就是使用了PageRank算法对网站进行排名。
2. 社群检测。
基于随机游走的网络分析算法可以帮助人们发现网络中隐藏的社群。
通过观察网络中节点的随机游走路径，能够发现一些隐含的联系和社团结构。
3. 网络拓扑分析。
基于随机游走的网络分析算法可以帮助人们了解网络的拓扑结构。
通过分析节点访问概率的分布，可以了解到网络中节点的相互关系，进而推断出网络的结构特征。
四、算法优缺点基于随机游走的网络分析算法具有以下优点：1. 它能够发现网络中隐藏的联系和规律。
2. 它对噪声具有很高的鲁棒性，对于网络中出现的异常节点排名结果不会被过度影响。
而其缺点也是相对显著的：1. 随机游走需要一定次数才能够收敛，计算成本较高。
2. 该算法缺乏对网络的全局结构的认知，可能导致过度关注网络中某些节点，而忽略其他节点。
随机游走 例题
随机游走例题
随机游走（Random Walk）是一种随机过程，其中每一步都是独立的随机
事件。
最简单的随机游走是只有两个可能方向的游走，例如向上或向下。
以下是一个简单的随机游走的例子：
假设我们有一个漫步者，他从坐标原点开始，每一步都有50%的概率向上
走2步，也有50%的概率向下走2步。
我们要求他走20步后的位置。
这其实是一个二项式分布的问题，因为每一步都是一个独立的事件（向上或向下），而且每步的结果都不依赖于之前或之后的结果。
假设漫步者走20步后，向上走的步数为 n 步，那么向下走的步数就是 20 - n 步。
因为每步都是独立的，所以 n 服从二项式分布 B(20, )，即 n 步向上
的概率是 C(20, n) ^n ^(20-n)。
这个问题的关键是，我们想知道走完20步后，漫步者最有可能在哪个位置。
因为每步都是2步，所以总距离是 2n 或 2(20-n)，我们需要找出哪一个更
可能。
通过计算，我们发现 n = 10 时，总距离最有可能是 20，这意味着漫步者最有可能回到起始点。
以上是一个简单的随机游走的例子，实际中的随机游走可能涉及更多的方向和更多的可能性，但基本原理是一样的。
随机游走中心度算法
随机游走中心度算法
随机游走中心度算法是一种用来衡量网络中节点的重要性的算法。
在随机游走中，节点按照一定的概率随机选择与其相邻的节点进行跳转。
随机游走中心度算法会根据节点在随机游走中被访问的次数来衡量节点的重要性。
随机游走中心度算法的具体步骤如下：
1. 初始化每个节点的随机游走中心度为0。
2. 对于网络中的每个节点，进行多次的随机游走模拟。
在每次游走中，从起始节点开始进行随机游走，直到到达一个终止节点。
3. 在每次游走中，经过的每个节点的随机游走中心度加1。
4. 重复步骤2和3多次，将每次游走中节点的随机游走中心度进行累加。
5. 最后，得到每个节点的随机游走中心度，值越高表示节点越重要。
随机游走中心度算法的优点是能够考虑到节点在整个网络中的位置以及节点之间的连接关系。
此外，随机游走中心度算法还可以进行参数调整，如随机游走的步数、起始节点的选择等，以适应不同的网络结构和研究目的。
node2vec算法原理
node2vec算法原理
node2vec算法是一种用于学习节点嵌入的方法，它可以在图形数据中捕获节点之间的复杂关系。
该算法由斯坦福大学的Aditya Grover和Jure Leskovec于2016年提出。
node2vec算法的原理可以从以下几个方面来解释：
1. 随机游走（Random Walks），node2vec算法首先通过随机游走来模拟节点之间的邻近关系。
随机游走是指从图中的某个节点出发，按照一定的策略选择下一个访问的节点，不断重复这个过程直到达到预设的步数。
这样可以得到一系列节点序列，反映了节点之间的邻近关系。
2. 节点嵌入（Node Embedding），在得到随机游走的节点序列后，node2vec算法通过将这些序列映射到低维向量空间中，从而得到每个节点的嵌入表示。
这个嵌入表示可以捕获节点之间的结构关系，使得在低维空间中相似的节点在向量空间中距离较近。
3. 两种随机游走策略，node2vec算法引入了两种不同的随机游走策略，分别是广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。
这两种策略可以在节点之间进行局部性和全局性的探索，从而更好
地捕捉节点之间的结构信息。
4. 通过优化算法学习节点嵌入，最后，node2vec算法使用优化算法（如随机梯度下降）来学习节点嵌入，使得节点在嵌入空间中的相对位置能够最好地反映它们在原始图中的结构关系。
总的来说，node2vec算法通过随机游走和节点嵌入相结合的方式，能够在学习图中节点嵌入时充分考虑节点之间的邻近关系和结构信息，从而得到更加准确和全面的节点表示。
这使得node2vec算法在网络分析、社交网络挖掘、推荐系统等领域具有广泛的应用前景。
基于随机游走算法的数据挖掘在社交网络分析中的应用
基于随机游走算法的数据挖掘在社交网络分析中的应用社交网络成为了人们生活中不可或缺的一部分，越来越多的人通过社交网络进行交流和分享。
这种交互的方式使得人们形成了庞大的社交网络，其中包括了家人朋友，同事和其他人。
在这些网络中，人们分享了很多信息，如状态更新、照片、视频等。
这些信息不仅仅是一个人的信息，还能够反映出更广泛的社会现象。
因此，如何从社交网络中挖掘出有用的信息，变得越来越受到关注。
数据挖掘是一种探索数据未知模式的技术。
它可以挖掘出数据之间的关系和规律，并通过这些信息来预测未来趋势。
在社交网络分析中，数据挖掘技术被广泛地应用。
其中一种常见的方法是基于随机游走算法的社交网络分析。
在社交网络中，以用户为节点，以关注/粉丝等关系为边的图结构被称为社交网络图。
在这个图上，随机游走算法可以很好地描述节点之间的关系。
随机游走算法是一种随机漫步的过程，在每个时刻，它随机地从当前节点出发，然后像“飞蛾扑火”一样随机地游走，最终停留在某个节点上。
这种随机游走能够分析节点之间复杂的关系，例如网络中的影响力和流量分布。
因此,在社交网络分析中，基于随机游走的算法是一种强有力的工具。
首先，这种算法可以很好地发现社交网络中的社区。
社区是指在社交网络中紧密联系在一起的节点集合，它们之间联系紧密，与其他节点的联系相对较弱。
社区发现是社交网络分析的一个重要问题，因为社区很容易被用于识别和分析不同的人群和群体。
其次，基于随机游走的算法还可以分析用户之间的关系，例如探索影响力和威望。
通过这种方法，我们可以找到最有意义的节点或者用户，他们在社交网络中有着非常重要的地位和影响力。
基于随机游走的算法还可以用于社交网络中的信息扩散分析和广告投放预测等问题。
在运用基于随机游走的算法进行社交网络分析时，还需要考虑到一些挑战和问题。
首先，随机游走算法要求数据的质量和完整性，所以需要处理一些噪音数据。
其次，在大规模的社交网络中，算法的时间和空间复杂度可能会非常高，因此需要进行高效的算法实现和优化。
【CN109885758A】一种基于二部图的新型随机游走的推荐方法【专利】
2
CN 109885758 A
此时，步骤3中的
权 利 要 求 书
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3
CN 109885758 A
说 明 书
1/7 页
一种基于二部图的新型随机游走的推荐方法
技术领域 [0001] 本发明属协同过滤推荐系统技术领域，具体涉及一种基于二部图的新型随机游走 的推荐方法。
阵 ，D3为矩阵
的度矩阵 ，D4为矩阵
的度矩阵 ，Im为大小为m×m的单位矩
阵， 为大小为n×n的对角矩阵，其对角元素为α， 为大小为n×n的对角矩阵，其对角元
素为β； 将推荐矩阵Fm的每一行元素按照从大到小排序，并剔除用户已经评价过的产品，即为最
终的推荐结果。 2 .如权利要求1所述的一种基于二部图的新型随机游走推荐方法，其特征在于：步骤2
其中， 是矩阵 的度矩阵； 然后，按下式构造得到具有停止条件的转移矩阵
其中 ，Iα和Iβ是对角矩阵 ，Iα的对角线元素αi满足 ：
Iβ0 ,1)，α＝1-β； 步骤3：按下式计算得到推荐矩阵Fm：
其中 ，
D1为矩阵R的 度矩阵 ，D2为矩阵RT的 度矩
其中 ，下标表示矩阵的大小 ，R为评分矩阵 ，其矩阵元素Rij表示 用户i对产品j的评分 ，i ＝1 ,… ,m，j＝1 ,… ,n；
然后，按下式对相似度矩阵W进行拉普拉斯正则化，得到正则化的相似度矩阵
其中 ，D是相似度矩阵W的度矩阵 ； 步骤2：将正则化的相似度矩阵 按行归一化，得到转移矩阵P，即：
代理人 常威威
(51)Int .Cl . G06F 16/9535(2019 .01) G06Q 30/06(2012 .01)
(10)申请公布号 CN 109885758 A (43)申请公布日 2019.06.14
多维随机游走
i a
i
二维随机游走
定理2. 假设一点在二维坐标系 xOy 上进行随机游走,从原点出发, 每一次沿坐标轴移动一个单位,向右走的概率为p ,向左走的概率 为q ,向上走的概率为 m ,向下走的概率为n , 且 p, q, m, n 0, p q m n 1. * 设总步数为 N . 设事件B ：共走了N 步, n N ,到达了点 a, b （假设 a, b 0）, a b N. 运用两次Bernoulli概型的叠加，可得：
n
n
P M
G n 1,
2
n
Aj
j 1 n
i 1
Ak k 1
n
PM G
B1, , B2 ,..., Bn n
pj j
B j 1
n
多维随机游走
通过这个问题，多维随机游走也可以类比于三维随机游走得出结 果.
多维随机游走
猜想 假设在一个 n 维坐标空间上随机游走,从原点出发.向x i 轴 正方向移动的概率为 pi ,向 x i 轴负方向移动的概率为 q i ,其 中 i 1,...,n , n 且 pi , qi 0 , pi qi 1 .
为方便表示，不妨记 C C C G B D q r q r 即为每一次摸球摸到白 A B D ， A B D（事实上 p ，， 球、黑球和红球的概率），有 p q r 1 .
a1 n a2 n an n a1 ,a2 ,..., an p ， n
二维随机游走
推论3. 一质点在二维坐标系xOy 上进行随机游走,从点c, d 出发 ,向右走的概率为 p ,向左走的概率为 q ,向上走的概率为m ,向下 走的概率为 n ,且 p, q, m, n 0, p q m n 1 . 设事件 B：共走了 N 步, N N * ,到达了点 a, b （假设 a, b 0）, a b N .则：
双层注意力机制计算原理
双层注意力机制计算原理在深度学习领域，序列数据是一类具有时序关系的数据，例如自然语言文本、音频信号和时间序列数据等。
传统的深度学习模型在处理序列数据时，通常只关注输入序列中的某些部分信息，并忽略了其他重要的上下文信息。
而双层注意力机制的提出，旨在解决这一问题。
双层注意力机制的计算原理如下：首先，输入序列经过一个编码器模块，将序列中的每个元素映射为一组特征向量。
编码器模块可以是循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或者Transformer等。
然后，通过两层注意力机制对编码器输出的特征进行加权融合。
第一层注意力机制称为自注意力机制（Self-Attention），它计算每个特征向量与其他特征向量之间的相关性，并根据相关性为每个特征向量分配一个权重。
这样，每个特征向量都会考虑到其他特征向量的信息，从而增强了对上下文的理解能力。
第二层注意力机制称为全局注意力机制（Global-Attention），它计算每个特征向量与整个输入序列之间的相关性，并根据相关性为每个特征向量分配一个权重。
这样，每个特征向量会根据整个输入序列的信息进行加权融合，从而更好地捕捉到序列中的关键信息。
通过双层注意力机制，模型能够自动学习到输入序列中的重要信息，并将其加权融合到输出特征中。
这样，模型在进行下游任务（如文本分类、机器翻译等）时，能够更准确地理解和表达输入序列的含义。
双层注意力机制在自然语言处理领域有着广泛的应用。
例如，在文本分类任务中，通过使用双层注意力机制，模型可以自动关注关键词汇和上下文信息，从而提高分类的准确性。
在机器翻译任务中，双层注意力机制可以帮助模型更好地对齐源语言和目标语言的词汇，从而提高翻译的质量。
除了自然语言处理领域，双层注意力机制还可以应用于其他序列数据的处理，如音频信号处理和时间序列数据分析等。
通过引入双层注意力机制，模型可以更好地理解序列数据中的时序关系，从而提高模型的性能。
双层注意力机制是一种用于处理序列数据的深度学习模型，它通过自动关注输入序列中的关键信息，从而提高模型对输入数据的理解能力和表达能力。
双层注意力机制计算原理
双层注意力机制计算原理双层注意力机制是一种在自然语言处理中常用的技术，它通过模拟人类的阅读理解过程来提高模型的性能。
本文将详细介绍双层注意力机制的原理和应用。
我们来了解一下注意力机制。
在自然语言处理中，注意力机制被用于解决文本中不同部分之间的关联关系。
通过注意力机制，模型能够自动学习到哪些文本部分对于当前任务是最重要的。
在传统的注意力机制中，一般会有一个查询向量和一组键值对。
通过计算查询向量和每个键的相似度，可以得到每个键的权重，进而计算出加权和作为输出。
这种方法虽然有效，但对长文本的处理能力有限。
为了解决这个问题，双层注意力机制被提出。
双层注意力机制可以更好地捕捉文本中的关联关系，提高模型的性能。
它由两个注意力机制组成：自注意力机制和交互注意力机制。
我们来看自注意力机制。
自注意力机制主要用于计算文本中不同部分之间的关联关系。
具体来说，它通过计算每个词与其他词之间的相似度得到一个权重向量，然后将权重向量与词向量相乘得到加权和作为输出。
这样一来，模型就可以更好地理解句子内部的关联关系。
接下来是交互注意力机制。
交互注意力机制主要用于处理文本中不同部分之间的交互关系。
它通过将查询向量与键值对的值进行相似度计算，得到每个键值对的权重，然后将这些权重与值进行加权和运算。
这样一来，模型就可以更好地理解句子之间的关联关系。
在双层注意力机制中，自注意力机制和交互注意力机制是相互嵌套的。
首先，使用自注意力机制来计算每个词与其他词之间的关联关系，得到一个加权和作为输出。
然后，将这个加权和作为查询向量，使用交互注意力机制来计算与其他句子之间的关联关系，得到最终的输出。
双层注意力机制在自然语言处理中有广泛的应用。
例如，在机器翻译任务中，可以使用双层注意力机制来对源语言和目标语言之间的关联关系进行建模，从而提高翻译的质量。
在文本分类任务中，可以使用双层注意力机制来对文本中不同部分的重要性进行建模，从而提取更有用的特征。
总结一下，双层注意力机制是一种用于提高模型性能的技术，它通过模拟人类的阅读理解过程来捕捉文本中的关联关系。
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系， 该 文 提 出 的假 设 是 ， 尽 管 实 体 间 的关 系从 字 面 和句 法 上 具 有 方 向 性 ， 但 关 系所 包 含 的 信 息 对 两 侧 实 体 而 言 具 有 语义 上的双向性 ， 允 许 关 系推 理算 法 利 用 从 宾 语 到 主 语 的逆 向关 系语 义 进 行 知识 推理 ； 其次 ， Ｐ Ｒ Ａ 算 法 采 用 一 阶谓
研 究 现 有 随 机 游 走 模 型 基 本 假 设 存 在 的 问题 ， 提 出了两项新 的推理建 模假设． 首先， 以Ｐ ＲＡ 为 代 表 的 随 机 游 走 模 型采 用关 系 单 向 性 假 设 ， 将 知 识 库 中的 实 体 关 系 三 元 组 视 为 一 阶 Ｈｏ ｒ ｎ子 句 ， 将 关 系 处 理 为 主 语 和 宾 语 间 的 偏 序 关
第４ ０卷
第 ６期
计
算
机
学
报
ＶＯ １ ．４ ０ ＮＯ． ６
２ ０ １ ７年 ６月
ＣＨＩ ＮＥＳ Ｅ Ｊ ＯＵＲＮＡ Ｌ ＯＦ ＣＯＭ Ｐ Ｕ ＴＥＲＳ
Ｊ ｕ ｎ ｅ ２ ０ １ ７
基 于双 层 随机 游走 的关 系推 理 算 法
瑶 耿 技 刘 峤 韩明皓 江浏神 刘
的关 系 推 理 算 法 ．
关键 词
关系推理 ； 统计关 系学习 ； 知识库扩容 ； 随机游走 ； 路径排序算法 ； 人 工 智 能
Ｔ Ｐ ３ ９ １ Ｄ ０ Ｉ 号 １ Ｏ ． １ １ ８ ９ ７ ／ Ｓ Ｐ ． Ｊ ． １ ０ １ ６ ． ２ ０ １ ７ ． ０ １ ２ ７ ５
中图法分类号
Ｔｗｏ — Ｔｉ ｅ ｒ Ｒａ ｎｄ ｏ ｍ Ｗａ ｌ ｋ Ｂａ ｓ ｅ ｄ Ｒｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ Ｉ ｎｆ ｅ ｒ ｅ ｎｃ ｅ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ＬＩ Ｕ Ｑｉ ａ ｏ ＨＡ Ｎ Ｍｉ ｎ ｇ — Ｈａ ｏ Ｊ Ｉ ＡＮＧ Ｌｉ ｕ — Ｙｉ ＬＩ Ｕ Ｙａ ｏ ＧＥＮＧ Ｊ ｉ
词逻辑进 行推理 ， 并 通 过 引入 一个 随 机 采 样 机 制 来 避 免 穷 举 搜 索 和 提 高 计 算 速 度 ， 该文认 为这是 导致 Ｐ ＲＡ 算 法 及 类 似 算 法 无 法 完 全 利 用 知 识 库 中 已有 信 息 的 一个 主 要 原 因 ， 据此 提 出了一个新 的假设 ， 即 知 识 库 中 特 定 关 系 子 网 的 拓 扑 结 构 所 包 含 的 信 息 可 以被 利 用 来 改善 随 机 游 走 模 型 的 关 系 推 理 结 果 ， 为验证上 述假设 的有效 ｐｉ ｃ ａ ｌ ａ ｐ ｐｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ｅ ｎａ ｒ ｉ ｏｓ ｉ ｎｃ ｌ ｕｄ ｅ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｈ ｉ ｐ ｐｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｅ ｎｔ ｉ ｔ ｙ ｌ ｉ ｎｋｉ ｎ ｇ． Ｔｈｅ ｃ ｈａ ｌ ｌ ｅ ｎ ｇｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｂｌ ｅ ｍ ｏｆ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｉ ｎｆ ｅ ｒ ｅ ｎｃ ｅ ｉ ｓ ｈｏｗ ｔ ｏ ｉ ｎｆ ｅ ｒ ｎ ｅ ｗ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ｂｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｅ ｎｔ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｓ ｅ ｘ ｉ ｓ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｋｎｏ ｗｌ ｅ ｄ ｇｅ ｂａ ｓ ｅ ｓ ． Ｔｈｅ ｒ ｅ ａ ｓ ｏｎ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄｅ ｌ ｓ ａ ｄ ｏ ｐｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｃ ｕｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｍａ ｉ ｎｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗａ ｒ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ， Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｄ ｕ ６ １ ０ ０ ５ ４ ）
（ 电 子科 技 大学 信 息 与软 件 工 程 学 院 成 都 ６ １ ０ ０ ５ ４ ）
摘 要 关 系 推 理 是 知 识 库 构 建 的关 键 技 术 之 一 ， 典 型应用 场景包括 关系 预测和实 体链接 等． 关 系 推 理 研 究 的 问
题 是 如 何 利 用 知 识 库 中 已有 的知 识 推 理 得 到新 的 知识 ． 当 前 主 流知 识 库 采用 的 推 理 模 型 包 括 潜 在 因子 模 型 和 随 机
种 基 于 双 层 随 机 游 走 策 略 的关 系 推 理 新 算 法 ， 在 ＷＮ１ ８ 、 Ｆ Ｂ １ ５ Ｋ和 Ｆ Ｂ ４ ０ Ｋ 等 公 开 数 据 集 上 的实 验 结 果 表 明 ， 该 算
法 能 够 有 效 地 提 高 基 于 随 机 游 走 的关 系 推 理 模 型 的 准 确性 和 召 回率 ， 性 能显 著 优 于 当 前 主 流 的 基 于 潜 在 因 子 模 型
游走 模 型 ． 前 者 将 实 体 和 关 系 映 射 到 一 个 低 维 实 数 向量 空 间 ， 通过向量相似度计算 实现推理． 后 者 基 于 一 阶 谓 词 逻
辑进行实体间的关系推理 ， 通过随机算法降低算法复杂度． 比较 而 言 ， 前 者 由 于需 要 进 行 大 规 模 矩 阵 运 算 而 计 算 复 杂度较高 ， 后者则 因为采用了随机采样方法 ， 难 以完全利 用知识 库 中已有的结构 化信 息 ， 而 导致 召回率较低 ． 通 过
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ
Ｒｅ ｌ ａｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｉ ｎｆ ｅ ｒ ｅ ｎｃ ｅ ｉ ｓ ｏ ｎｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｒ ｕ ｃ ｉ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈｎ ｉ ｑ ｕｅ ｓ ｆ ｏｒ ｋｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄｇ ｅ ｂａ ｓ ｅ ｐ ｏ ｐｕｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ