【摘 要】
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现有的基于Word2vec的网络表示学习(NRL)算法使用随机游走(RW)来生成节点序列,针对随机游走倾向于选择具有较大度的节点,生成的节点序列不能很好地反映网络结构信息,从而影响
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61103248);中南民族大学中央高校基本科研业务费专项(CZY18014);中南民族大学研究生创新基金资助项目(2018sycxjj269)~~
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现有的基于Word2vec的网络表示学习(NRL)算法使用随机游走(RW)来生成节点序列,针对随机游走倾向于选择具有较大度的节点,生成的节点序列不能很好地反映网络结构信息,从而影响表示学习性能的问题,提出了基于改进随机游走的网络表示学习算法。首先,使用RLP-MHRW算法生成节点序列,它在生成节点序列时不会偏向大度节点,得到的节点序列能更好地反映网络结构信息;然后,将节点序列投入到Skip-gram模型得到节点表示向量;最后,利用链路预测任务来测度表示学习性能。在4个真实网络数据集上进行了实验。在论文合作
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