【摘 要】
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针对传统特征抽取方法不能很好解决含有丰富语义信息和复杂网络结构的异质网的数据稀疏和噪声问题,利用堆叠降噪自编码器进行特征抽取,有利于松弛策略建立其类别层次结构,完
【基金项目】
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国家科技支撑计划子课题资助项目(2013BAH21B02-01);北京市自然科学基金资助项目(4153058);上海市智能信息处理重点实验室开放基金资助项目(IIPL-2014-004)
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针对传统特征抽取方法不能很好解决含有丰富语义信息和复杂网络结构的异质网的数据稀疏和噪声问题,利用堆叠降噪自编码器进行特征抽取,有利于松弛策略建立其类别层次结构,完成节点的分类和排序.在计算机科学文献库(digitalbibliography&libraryproject,DBLP)数据集上的实验结果表明:相比于其他分类算法,该方法分类性能更优,精确率可达86.3%.
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