【摘 要】
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摘 要： 传统的矩阵分解图嵌入模型由于不对大量未知关系建模，其性能面临着很大的挑战性。为了提升矩阵分解模型的性能，提出了一种基于负采样技术的矩阵分解模型NEG-MF。该模型能够从跳数大于6的邻居节点中进行负采样，以降低模型生成图嵌入时对于负样本的偏差。在DBLP数据集上做的大量实验结果表明，相比其他的基线方法，基于NEG-MF的推荐算法在学术合作关系推荐问题上的性能有明显地提升。 关键词： 矩阵
【机 构】
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华中师范大学计算机学院,武汉大学计算机学院
【基金项目】
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华中师范大学中央高校基本科研业务费青年教师创新项目(No.CCNU20QN022)。
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传统的矩阵分解图嵌入模型由于不对大量未知关系建模,其性能面临着很大的挑战性。为了提升矩阵分解模型的性能,提出了一种基于负采样技术的矩阵分解模型NEG-MF。该模型能够从跳数大于6的邻居节点中进行负采样,以降低模型生成图嵌入时对于负样本的偏差。在DBLP数据集上做的大量实验结果表明,相比其他的基线方法,基于NEG-MF的推荐算法在学术合作关系推荐问题上的性能有明显地提升。
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