【摘 要】
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针对传统标签传播算法准确率较低的问题，提出一种基于深度游走模型的改进标签传播算法。以社会网络作为深度游走模型的输入，通过深度随机游走的方式对网络中的节点进行采样得到
【机 构】
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武汉大学计算机学院,汉口学院计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272277)
论文部分内容阅读
针对传统标签传播算法准确率较低的问题，提出一种基于深度游走模型的改进标签传播算法。以社会网络作为深度游走模型的输入，通过深度随机游走的方式对网络中的节点进行采样得到随机序列，并基于SkipGram模型对其进行神经网络训练。运用层次Softmax对SkipGram模型进行求解，得到节点的特征向量后在邻居节点之间计算节点相似度，将其作为标签传播概率的权重进行标签的传播迭代，最终得到社区发现的结果。在6个真实网络数据集和合成数据集上进行实验，结果表明，与传统标签传播算法相比，该改进算法具有较高的准确率，尤其对于
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