【摘 要】
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随着信息技术与互联网的发展,越来越多的人参与到社区中进行交流、评论、转发,这使得社交网络的分析越来越复杂。网络分析通常是一个繁杂的过程,如何有效的在网络中找到所需的节点成为了一个值得研究的问题。本文提出了一种基于网络嵌入的方法,使用非负矩阵分解或神经网络的方式,将网络的文本信息和结构信息进行联合嵌入,从而得到网络表示矩阵,同时将用户指定的文本信息和结构信息进行向量化表示。最终根据用户指定节点属性的
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随着信息技术与互联网的发展,越来越多的人参与到社区中进行交流、评论、转发,这使得社交网络的分析越来越复杂。网络分析通常是一个繁杂的过程,如何有效的在网络中找到所需的节点成为了一个值得研究的问题。本文提出了一种基于网络嵌入的方法,使用非负矩阵分解或神经网络的方式,将网络的文本信息和结构信息进行联合嵌入,从而得到网络表示矩阵,同时将用户指定的文本信息和结构信息进行向量化表示。最终根据用户指定节点属性的向量化表示与网络嵌入得到的网络表示矩阵中的向量进行相似度计算,从而得到一个节点的推荐序列。本方法只需要将整体网络训练一次,能够单独的将新样本进行嵌入,从而减少运算的时间,使用户能够流畅的进行交互。本文设计了一个可视化系统来支持分析任务,该系统允许用户指定文本信息,也允许用户通过选择或绘制的方式,指定节点的网络结构。根据用户指定的信息,系统将自动的为用户进行节点的推荐。同时系统还能够记录用户的交互历史,从而方便用户切换不同的查询方式。最后,本文通过对数据集进行分析,证明了方法和系统的可用性和有效性。
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