【摘 要】
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在网络结构不断变化的同时,社区结构也随之演化.社区结构在不同时间片的变化可定义为四种不同的演化事件:持续、分离、融合和消失.本文运用网络表示学习的方法,对网络进行图
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,北京百度在线科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61472194,No.61572266);浙江省自然科学基金(No.LY16F020003);宁波市自然科学基金(No.2017A610114)
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在网络结构不断变化的同时,社区结构也随之演化.社区结构在不同时间片的变化可定义为四种不同的演化事件:持续、分离、融合和消失.本文运用网络表示学习的方法,对网络进行图嵌入编码映射到低维向量空间中,研究动态社区演化事件的预测.特征方面,在传统的社区内部属性特征、时间片间属性特性变化和前段时间片的社区演化事件的特征维度的基础上,引入潜在结构特征表征四种演化事件,运用随机游走和Softmax思想获取潜在的结构特征;模型方面,引入深度随机森林的策略,同时采用attention机制、蒙特卡洛特征采样策略进行特征融合和
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