【摘 要】
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链路预测任务是根据已知的网络结构和节点属性等信息来预测网络中产生新链路的可能性.它是网络科学中的一个基础性问题,具有重要的理论研究和实际应用价值.近年来,网络表示学习领域的学者利用深度学习提取网络复杂特征,大幅度提高了链路预测效果.实际网络中节点具有局部聚类现象,然而,当前的网络表示学习侧重于提取网络全局特征,忽略了局部信息特征.针对这个问题,我们提出了能够学习网络中节点在不同社区中局部特征表示的
【机 构】
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深圳大学计算机与软件学院,中国科学技术大学近代物理系
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61803266,61703281,62072311,71874172),广东省自然科学基金(批准号:2019A1515011173,2019A1515011064,2017B030314073),深圳市自然科学基金(批准号:JCYJ20190808162601658,JCYJ20180305124628810)资助项目。
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链路预测任务是根据已知的网络结构和节点属性等信息来预测网络中产生新链路的可能性.它是网络科学中的一个基础性问题,具有重要的理论研究和实际应用价值.近年来,网络表示学习领域的学者利用深度学习提取网络复杂特征,大幅度提高了链路预测效果.实际网络中节点具有局部聚类现象,然而,当前的网络表示学习侧重于提取网络全局特征,忽略了局部信息特征.针对这个问题,我们提出了能够学习网络中节点在不同社区中局部特征表示的模型network-splitter.该模型利用重叠社区思想,在每个社区中创建节点的一个角色副本,并学习
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