【摘 要】
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网络嵌入旨在综合利用网络特性来学习节点的低维向量。然而,传统的网络嵌入方法不能全面考虑外部信息,通常只关注一种属性而忽略其他属性,或者分别学习不同属性的表示。对此提出一种基于多头注意力机制的半监督卷积网络嵌入模型(SMAC)。利用近年来在自然语言处理中广泛应用的多头注意机制与多层图卷积神经网络,将外部信息与结构信息以半监督的方式结合起来,在一个统一的框架中联合优化。通过在真实数据上的对比实验,验证
【机 构】
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国网天津市电力公司电力科学研究院,国网天津静海供电有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61976119),天津市自然科学基金项目(18JCYBJC15800),国网天津市电力公司科技项目(KJ19-1-36,KJ19-1-38)。
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网络嵌入旨在综合利用网络特性来学习节点的低维向量。然而,传统的网络嵌入方法不能全面考虑外部信息,通常只关注一种属性而忽略其他属性,或者分别学习不同属性的表示。对此提出一种基于多头注意力机制的半监督卷积网络嵌入模型(SMAC)。利用近年来在自然语言处理中广泛应用的多头注意机制与多层图卷积神经网络,将外部信息与结构信息以半监督的方式结合起来,在一个统一的框架中联合优化。通过在真实数据上的对比实验,验证了该模型能够获得较好的节点向量表示,具有优于对比算法的性能。
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