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闭回路采样的网络结点特征学习方法
1
作者
刘世超
朱福喜
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第9期1940-1944,共5页
近年来,由于网络数据规模膨胀而导致传统的网络挖掘模型效率低下的现象,使得网络嵌入模型成为当前社会网络分析的热点.不同于以往模型的随机采样方式,本文考虑闭合回路机制对结点采样序列的影响,提出一种闭回路采样的网络嵌入模型,能够...
近年来,由于网络数据规模膨胀而导致传统的网络挖掘模型效率低下的现象,使得网络嵌入模型成为当前社会网络分析的热点.不同于以往模型的随机采样方式,本文考虑闭合回路机制对结点采样序列的影响,提出一种闭回路采样的网络嵌入模型,能够将大规模网络中结点的结构特征映射到连续的、低维度的向量空间.这样学习到的结点特征向量能够更好地反应网络的真实结构特性,并且可以很容易地应用到网络数据挖掘的分类、推荐和预测等任务.本文选取3个真实网络数据集进行多标签分类和聚类的实验,并与多个最新的基准方法对比,结果验证了该方法能够学习到更好的结点特征向量.
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关键词
网络嵌入
闭回路采样
特征
学习
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职称材料
题名
闭回路采样的网络结点特征学习方法
1
作者
刘世超
朱福喜
机构
武汉大学计算机学院
汉口学院计算机科学与技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017年第9期1940-1944,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61272277)资助
中央高校基本科研业务费专项基金项目(274742)资助
文摘
近年来,由于网络数据规模膨胀而导致传统的网络挖掘模型效率低下的现象,使得网络嵌入模型成为当前社会网络分析的热点.不同于以往模型的随机采样方式,本文考虑闭合回路机制对结点采样序列的影响,提出一种闭回路采样的网络嵌入模型,能够将大规模网络中结点的结构特征映射到连续的、低维度的向量空间.这样学习到的结点特征向量能够更好地反应网络的真实结构特性,并且可以很容易地应用到网络数据挖掘的分类、推荐和预测等任务.本文选取3个真实网络数据集进行多标签分类和聚类的实验,并与多个最新的基准方法对比,结果验证了该方法能够学习到更好的结点特征向量.
关键词
网络嵌入
闭回路采样
特征
学习
Keywords
network embedding
loop sampling
feature learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
闭回路采样的网络结点特征学习方法
刘世超
朱福喜
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2017
0
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