【摘 要】
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随着信息技术的发展以及存储技术的提升,人们可以获得的数据种类也日渐多样,现实生活中存在着如社会关系网络,引文网络,蛋白质交互网络,化合物网络等各种网络。但是,真实的网络往往是动态的,节点之间存在交互,在不同时刻,网络具有不同的拓扑结构。静态网络无法体现出网络的演化特性,静态网络表征算法也难以适用于动态网络。动态网络表征致力于保留动态网络拓扑结构和动态时间信息,这对大量下游机器学习任务是有益的。除此
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随着信息技术的发展以及存储技术的提升,人们可以获得的数据种类也日渐多样,现实生活中存在着如社会关系网络,引文网络,蛋白质交互网络,化合物网络等各种网络。但是,真实的网络往往是动态的,节点之间存在交互,在不同时刻,网络具有不同的拓扑结构。静态网络无法体现出网络的演化特性,静态网络表征算法也难以适用于动态网络。动态网络表征致力于保留动态网络拓扑结构和动态时间信息,这对大量下游机器学习任务是有益的。除此之外,不仅有网络中拓扑结构状态可以被获取,网络中节点的属性信息也能够被得到并存储,除了拓扑结构的改变,节点的属性也随着时间产生变化,针对网络的演化特性,如何利用时间、拓扑结构、节点属性三者的信息捕获动态网络的时空依赖性,挖掘数据的动态特性和演化轨迹,提高动态网络表征的质量,也是近来研究的热点。虽然已有部分工作对动态网络进行了研究,但是这些算法都存一些不足,例如它们都仅仅考虑拓扑演化或分开考虑拓扑与属性演化,忽视了动态网络中拓扑信息对于属性的依赖性。动态网络中节点属性与网络拓扑往往是交替演化并且相互影响的,网络中往往还存在噪声信息,直接进行学习往往不能捕获深层次的演化特性。为了解决上述问题,本文提出了相关算法,贡献如下:（1）针对动态快照网络进行时空信息捕获时未考虑拓扑信息对于属性的依赖性,本文提出了基于属性子空间依赖的动态网络表征算法DNEAS,DNEAS利用矩阵分解来得到属性在子空间下的表征,使得拓扑对于属性的依赖更加精准,同构性约束一定程度上消除了聚合而来的噪声信息让学习到的节点表征和网络演化模式的捕获更加精准。实验表明,与目前流行的算法相比,DNEAS在时序链路预测任务上提升了2个百分点。（2）针对目前算法无法有效建模属性与拓扑交替演化的动态网络,本文提出了属性与拓扑交替演化的动态网络表征算法DNEAE,通过对此类网络的演化模式进行学习使得节点表征拥有预测未来信息的能力,在空间信息的捕获上,利用基于稀疏子空间的图神经网络过滤掉广泛存在的噪声信息使得对未来拓扑结构预测更加精确,在已知拓扑基础上,同构性约束能够更加有效预测节点的重要属性。与目前流行的网络表征算法相比,DNEAE算法在链路预测与节点属性预测任务上均提升了2-5个百分点。
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