网络表征学习相关论文
作者学术行为预测旨在从异构学术网络中挖掘作者的行为关系，以促进科研合作，产出高水平、高质量的研究成果。现有的节点表示方法大多......
网络表征学习是针对大规模复杂网络数据进行分析和处理的方法,是研究者们一直以来广泛关注的领域。尽管已经出现了非常多针对网络......
注意力流网络是复杂网络领域的重要分支,网络表征学习是将网络中的节点属性以及结构信息等进行合理表达的重要方式,注意力流网络的......
目前,网络已经成为复杂系统建模和分析的有效工具。现实世界中存在着各种网络,例如社交网络,技术网络和生物网络。目前研究者对网......
网络表征学习旨在将网络中的节点表示成低维向量,从而利用这些向量去完成一些网络分析任务,例如节点分类、节点聚类、链接预测和物......
软件缺陷预测的主要研究内容是通过利用软件开发过程中的历史缺陷检测数据,利用科学的方法进行指导,对软件模块进行建模从而达到预......
随着移动互联网技术的不断发展,网络结构及其拓扑日益复杂,数据规模爆炸式扩张,使得如何迅速而准确地从海量信息中搜集和获取更多......
节点分类作为图分析与挖掘中的一个热门研究方向,已被广泛用于分析社交网络、引文网络等。然而,实际应用中往往面临“标记数据少,......
随着网络结构数据持续、快速的增长,各种复杂网络数据分析与应用层出不穷.近年来,网络表征学习已经成为各类网络分析任务的主流方......
鉴于传统的异质信息网络通常存在的高维稀疏性缺点,首先提出将异质信息网络的高维顶点嵌入低维向量空间的无监督学习模型—— 基于......
结构洞理论的提出是为了解释如何从社会网络的竞争及其交叉关系中获益。但随着信息技术的发展,这一理论逐渐被应用到不同的研究领......
推断疾病可能相关的mi RNA有助于了解疾病的发病诱因。目前存在的大多数方法着重于整合异质性mi RNA疾病网络,其中包含的mi RNA以......
关键基因是细胞存活和细胞繁殖必不可少的一组基因。研究人类关键基因可以帮助科学家揭示人类细胞的潜在生物学机制,还可以指导疾......
随着人类基因组测序完成,“后基因时代”就此开启,科学界对于生命功能的探索重点逐渐从对单一的目标分析转移到组学分析。对组学进......
随着网络数据规模的快速增长,传统的网络表示方法已经成为限制大规模网络处理和分析的瓶颈,如何通过网络表征学习将原本高维的网络......
互联网的快速发展为人们交流沟通提供了很多便利,用户可以方便地上传和浏览网络中的图像。在线社交网络中的图像通常携带了很多社......
现实世界中的网络无处不在,如何对越来越多、越来越庞大的网络进行高效地分析和处理在当今世界至关重要。针对网络分析的研究中存......
随着大数据技术和人工智能技术的高速发展,网络结构作为一种常用的数据结构,用于描述现实世界中实体之间的复杂关系,在许多的领域......
在大数据时代,出现了大量社交网络、购物网络等复杂信息网络,这也给网络建模分析提出了新的挑战。传统的建模方式是把网络抽象成单......
网络表征学习技术被广泛应用于获取网络中节点的特征及其语义。已有网络表征学习方法主要研究邻接矩阵或邻接矩阵的幂,使得向量空......
网络表征学习是当前信息网络数据表示的研究热点,相比于传统网络分析技术已显示出它的有效性和高效性.目前绝大多数研究仅将网络视......
针对软件系统模块间具有依赖关系的问题,通过对软件系统网络结构进行分析,构建了基于网络表征学习的混合缺陷预测模型。首先,将软......
在不同信息化对象构成的复杂网络中,各网络对象的交互也呈现出多样性,这样由多类型的节点和关系构成的复杂网络称为异质网。在很多......
现有的基于异构信息网络的推荐方法主要通过节点相似性挖掘推荐辅助信息,受元路径线性结构及对可见路径依赖的影响,用户和项目特征......
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异质信息网络蕴含丰富的语义信息和多样的结构关系,这给链路预测带来新方向的同时也因其特点增加研究难度。针对如何将链路预测应......
近年来随着移动通信技术的飞速进步,社交媒体也迎来了爆发式的增长。人们将各种社交媒体网站用于不同目的,并且在使用这些社交媒体......
