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表征学习驱动的多重网络图采样
1
作者
虞瑞麒
刘玉华
+3 位作者
沈禧龙
翟如钰
张翔
周志光
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期271-279,293,共10页
已有的图采样方法侧重于单图采样,关注如何在一张图上通过采样保留其特定的拓扑结构特征。随着数据采集能力的提升,多重网络图在实际应用中越来越普遍,即相同的节点集在不同场景中具有不同的网络关系。针对传统图采样方法无法兼顾多重...
已有的图采样方法侧重于单图采样,关注如何在一张图上通过采样保留其特定的拓扑结构特征。随着数据采集能力的提升,多重网络图在实际应用中越来越普遍,即相同的节点集在不同场景中具有不同的网络关系。针对传统图采样方法无法兼顾多重网络图结构特征的问题,提出了表征学习驱动的多重网络图采样算法。首先,设计融合多重网络图结构特征的图表征学习方法,将节点投影至二维的表征学习空间;其次,利用改进的自适应蓝噪声采样算法,考虑节点密度和网络连通性,从表征学习空间筛选节点,以保持其多重网络结构特征及图上下文结构特征。进而开发了一套多重网络图采样可视分析系统,支持用户交互式地探索多重网络图采样,并与已有采样算法进行对比。案例分析和评估实验证明了本文算法在多重网络图采样中的有效性。
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关键词
多重
网络图
图
采样
可视分析
评估
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题名
表征学习驱动的多重网络图采样
1
作者
虞瑞麒
刘玉华
沈禧龙
翟如钰
张翔
周志光
机构
杭州电子科技大学数字媒体与艺术设计学院
浙江财经大学信息管理与人工智能学院
出处
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期271-279,293,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61802339,61872314)
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A2224)。
文摘
已有的图采样方法侧重于单图采样,关注如何在一张图上通过采样保留其特定的拓扑结构特征。随着数据采集能力的提升,多重网络图在实际应用中越来越普遍,即相同的节点集在不同场景中具有不同的网络关系。针对传统图采样方法无法兼顾多重网络图结构特征的问题,提出了表征学习驱动的多重网络图采样算法。首先,设计融合多重网络图结构特征的图表征学习方法,将节点投影至二维的表征学习空间;其次,利用改进的自适应蓝噪声采样算法,考虑节点密度和网络连通性,从表征学习空间筛选节点,以保持其多重网络结构特征及图上下文结构特征。进而开发了一套多重网络图采样可视分析系统,支持用户交互式地探索多重网络图采样,并与已有采样算法进行对比。案例分析和评估实验证明了本文算法在多重网络图采样中的有效性。
关键词
多重
网络图
图
采样
可视分析
评估
Keywords
multiple network graphs
graph sampling
visual analysis
evaluation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
表征学习驱动的多重网络图采样
虞瑞麒
刘玉华
沈禧龙
翟如钰
张翔
周志光
《浙江大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
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