【摘 要】
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在机器学习领域中,很多数据无法直接在欧氏空间中表示,例如社交网络、生物网络,它们往往由点和边组成,形成拓扑图。基于拓扑图,很多图模型算法应运而生,在今天的机器学习舞台上发挥着不可忽视的作用,应用也愈加广泛。其中,链接预测与图匹配是图模型中较为重要的两个典型应用。前者根据已有信息预测在未连接的边中找到潜在的或未来可能连接的边;后者给定两个相似网络,求得网络中具有相同成分的结点。对这两个任务,前人都有
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在机器学习领域中,很多数据无法直接在欧氏空间中表示,例如社交网络、生物网络,它们往往由点和边组成,形成拓扑图。基于拓扑图,很多图模型算法应运而生,在今天的机器学习舞台上发挥着不可忽视的作用,应用也愈加广泛。其中,链接预测与图匹配是图模型中较为重要的两个典型应用。前者根据已有信息预测在未连接的边中找到潜在的或未来可能连接的边;后者给定两个相似网络,求得网络中具有相同成分的结点。对这两个任务,前人都有非常不错的研究,但是很少有人认为这两者是有关联的。本文将从Skip-gram的原理出发,得到对齐网络中每个结点的嵌入表示,并解释链接预测与图匹配的关系。本文基于图嵌入分别提出了相应的链接预测与图匹配算法。通过理论解释与实验结果,可以发现链接预测和图匹配确实能够相互促进,并且分别取得显著效果。
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