【摘 要】
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网络表示学习旨在于将网络的拓扑结构、节点内容和其他信息嵌入到低维度的向量空间中,从而为网络数据挖掘、链路预测和推荐系统提供一种有效的工具.然而,现有的基于神经网络
【机 构】
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青海师范大学计算机学院,陕西师范大学计算机科学学院,藏文信息处理教育部重点实验室（青海师范大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11661069,61763041,11801296);长江学者和创新研究团队项目(IRT_15R40);青海省自然科学基金项目(2017-ZJ-949Q);中央高校基本科研业务费专项资金项目(2017TS045)~~
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网络表示学习旨在于将网络的拓扑结构、节点内容和其他信息嵌入到低维度的向量空间中,从而为网络数据挖掘、链路预测和推荐系统提供一种有效的工具.然而,现有的基于神经网络的表示学习算法即忽略了上下文节点的位置信息,又忽略了节点与文本之间的语义关联.因此,基于以上2点,提出了一种新颖的基于邻节点和关系模型优化的网络表示学习算法(network representation learning algorithm using the optimizations of neighboring vertices and r
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