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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文>基于邊采樣的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型

      基于邊采樣的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型

      2017-12-18 | rar | 1.57 MB | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      　　近年來，以微博、微信、Facebook為代表的社交網(wǎng)絡(luò)不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注．傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型利用圖矩陣表示的譜特性。由于其效率低下、效果不佳。難以應(yīng)用到真實網(wǎng)絡(luò)中．近幾年，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示學(xué)習(xí)方法因算法效率高、能較好保存網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息，逐漸成為網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的主流算法．網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點因為不同類型的關(guān)系而相互連接，這些關(guān)系里隱藏了非常豐富的信息（如興趣、家人），但所有現(xiàn)存方法都沒有區(qū)分節(jié)點之間邊的關(guān)系類型，本文提出一個能夠編碼這種關(guān)系信息的無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型NEES，首先通過邊采樣得到能夠反映邊關(guān)系類型信息的邊向量，其次利用邊向量為圖中每個節(jié)點學(xué)習(xí)到一個低維表示．我們分別在幾個真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)上進行了多標簽分類、邊預(yù)測等任務(wù)。實驗結(jié)果表明NEES方法能取得超過現(xiàn)存最好算法的優(yōu)異效果。且其是可規(guī)模化的。可以很好地應(yīng)用于大型網(wǎng)絡(luò)的表示與計算。

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