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一种融合节点文本属性信息的网络表示学习算法 被引量：11
1
作者 刘正铭 马宏 +2 位作者 刘树新 杨奕卓 李星 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期165-171,共7页
现有网络表示学习算法主要针对网络结构信息进行表示学习,而忽略现实网络中丰富的节点文本属性信息。为有效融合网络结构信息和节点文本属性信息进行表示学习,提出一种新的网络表示学习算法。为实现两方面信息在训练过程中的相互约束,... 现有网络表示学习算法主要针对网络结构信息进行表示学习,而忽略现实网络中丰富的节点文本属性信息。为有效融合网络结构信息和节点文本属性信息进行表示学习,提出一种新的网络表示学习算法。为实现两方面信息在训练过程中的相互约束,建立基于参数共享的共耦神经网络训练模型,并利用负采样和随机梯度下降的优化策略实现训练过程的快速收敛。实验结果表明,与Doc2Vec算法、DeepWalk算法、DW+D2V算法和TADW算法相比,该算法的分类性能更好。 展开更多
关键词 复杂网络 网络表示学习 信息融合 文本属性信息 神经网络
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