【摘 要】
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互联网发展迅猛的今天,海量的网络图结构数据涌现出来,这些图结构数据中往往隐藏了丰富的宝贵信息,具有很高的潜在商业价值和重要意义。然而,由于图结构具有抽象性和复杂性的特点,需要先将网络图转换到向量空间,然后采用机器学习领域的方法对其进行后续处理,才能有效地挖掘出有价值的信息。如何准确地将网络图嵌入到低维向量空间成为了计算机科学研究的热门领域和课题。目前大多数典型的网络图嵌入算法,只专注于网络图节点的
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互联网发展迅猛的今天,海量的网络图结构数据涌现出来,这些图结构数据中往往隐藏了丰富的宝贵信息,具有很高的潜在商业价值和重要意义。然而,由于图结构具有抽象性和复杂性的特点,需要先将网络图转换到向量空间,然后采用机器学习领域的方法对其进行后续处理,才能有效地挖掘出有价值的信息。如何准确地将网络图嵌入到低维向量空间成为了计算机科学研究的热门领域和课题。目前大多数典型的网络图嵌入算法,只专注于网络图节点的结构信息,忽略了节点的属性因素对网络图嵌入结果的影响。考虑的影响因素越多,Embedding后的结果中保留的网络图的原始信息就越完整,这对网络图嵌入算法来说至关重要。于是综合考虑了网络图节点的结构和属性特征的属性图嵌入算法AS2Vec（Attribute and Structure to Vector）便应运而生,该算法采用矩阵融合的方式将图节点的结构关联矩阵和属性关联矩阵融合,进而得到包含结构和属性上下文信息的网络图,从而在同时考虑到网络图节点的结构和属性因素的情况下,利用重构后的网络图来学习网络图节点在低维空间的向量表示。网络图嵌入算法在节点分类和链接预测两个真实场景下进行了应用。根据在相关数据集上进行分类和预测的准确性对AS2Vec和Deep Walk、LINE等图嵌入算法的Embedding效果进行了对比和分析。AS2Vec的分类和预测的准确性与其他典型的图嵌入算法相比都有所提升,从而证明了该算法具有一定的优越性,同时也证明了在图嵌入过程中将节点属性作为附加信息的可行性。
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