【摘 要】
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在多数属性网络嵌入算法中,拓扑结构的设计只考虑节点间直接链接,而未考虑节点间间接链接及不同节点的共同链接比,导致不能充分提取网络真实拓扑特征。针对该问题,提出一种基
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503260)
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在多数属性网络嵌入算法中,拓扑结构的设计只考虑节点间直接链接,而未考虑节点间间接链接及不同节点的共同链接比,导致不能充分提取网络真实拓扑特征。针对该问题,提出一种基于稀疏自编码器的属性网络嵌入算法SAANE。根据网络拓扑提取二级邻居和共同邻居比并将其融入节点文本属性信息,对融合后的向量通过训练最优稀疏自编码网络得到节点低维嵌入向量。在5个真实网络上进行聚类和分类,实验结果表明,与DeepWalk、Node2Ves、LINE等8种主流算法相比,SAANE的聚类结果最优,NMI值平均提高5.83%,分类准确率
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