【摘 要】
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网络表示学习是一个重要的研究课题,其目的是将高维的属性网络表示为低维稠密的向量,为下一步任务提供有效特征表示。最近提出的属性网络表示学习模型SNE(Social Network Emb
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,河北地质大学教务处
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61503260);河北省科技厅软科学研究计划项目(No.17456001D);河北省研究生创新资助项目(No.CXZZSS2018118);河北省高等学校科学技术研究项目(No.ZD2018043)
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网络表示学习是一个重要的研究课题,其目的是将高维的属性网络表示为低维稠密的向量,为下一步任务提供有效特征表示。最近提出的属性网络表示学习模型SNE(Social Network Embedding)同时使用网络结构与属性信息学习网络节点表示,但该模型属于无监督模型,不能充分利用一些容易获取的先验信息来提高所学特征表示的质量。基于上述考虑提出了一种半监督属性网络表示学习方法SSNE(Semi-supervised Social Network Embedding),该方法以属性网络和少量节点先验作为前馈神经
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