【摘 要】
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在现实生活中图网络数据无处不在,例如社交网络、引文网络、知识图谱等。随着科学技术和人类文明的发展,人们越来越关注于图网络数据及其信息带来的价值。由于标签的稀少,在挖掘信息的过程中无监督的算法也显得越来越重要。图嵌入是一种与下游任务无关的通用技术,其目的是得到一组能够将节点映射到低维空间的向量表示,以供现有技术和算法高效地挖掘信息。然而,目前的算法存在着一些问题。例如,现有的算法大多执行无偏好信息的
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在现实生活中图网络数据无处不在,例如社交网络、引文网络、知识图谱等。随着科学技术和人类文明的发展,人们越来越关注于图网络数据及其信息带来的价值。由于标签的稀少,在挖掘信息的过程中无监督的算法也显得越来越重要。图嵌入是一种与下游任务无关的通用技术,其目的是得到一组能够将节点映射到低维空间的向量表示,以供现有技术和算法高效地挖掘信息。然而,目前的算法存在着一些问题。例如,现有的算法大多执行无偏好信息的随机游走,或者基于领域专家手工设计的随机游走策略,它们的效果还有进一步的提升空间。部分算法通过有监督方式获得数据的反馈,算法所适用的范围有限。本文中,我们提出一种基于随机游走蚁群的图网络节点嵌入算法Ant Walk4NE用来生成高质量的节点嵌入表示。算法通过概率游走获得节点采样路径,然后优化节点共同出现的概率来获得嵌入表示。首先,在迭代的过程中,我们使用蚁群系统来学习和自适应调整算法的游走概率分布,通过信息素的变化和蚁群的感知生成高质量的采样路径。其次,由于图嵌入与下游任务的独立性所导致的嵌入评估困难,我们通过社区发现算法对图网络数据本身的特性进行挖掘,使用聚类内部验证指标作为目标函数,有效地引导了算法的评估和优化。基于上述研究成果,本文提出了一种使用节点嵌入技术和多策略的演化算法NEMSEA用于解决碎片图片重组问题。我们将碎片邻接关系转化为图网络,使用Ant Walk4NE将其转化为特征向量。在NE-MSEA中,我们提出了一个结合节点特征向量与精英个体的交叉算子。通过结合Ant Walk4NE生成的碎片特征,该算子能对碎片间的组合模式更广泛地搜索,并通过层次优先机制对优秀的模式进行保留以产生优秀的子代个体。此外,基于各种拼图场景设计的四策略变异算子增强了算法的纠错能力和种群的多样性。我们在多个现实数据集下进行了多个下游任务的实验,结果验证本文提出的算法的性能优势。除此之外,我们还在碎片图片重组的实际应用中对算法进行了测试,实验结果显示NE-MSEA能够生成高质量的拼图解,证明了AntWalk4NE的加入能够改善算法本身的性能。
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