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      電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>基于變分自編碼器的網絡表示學習方法

      基于變分自編碼器的網絡表示學習方法

      2021-05-12 | rar | 7.53 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　網絡表示學習的目標是將網絡節點映射到一個低維的向量空間中，然后利用已有的機器學習方法解決諸如節點分類、鏈接預測、社團挖掘和推薦等下游應用任務。通常網絡中的節點攜有屬性信息，與結構信息具有一定的相關性，將這些信息融入到網絡表示學習過程中，有助于提升下游任務的性能。但是針對不同的應用場景，結構和屬性信息并不總是線性相關，而且它們都是高度非線性的數據。提岀一種基于變分自編碼器的網絡表示學習方法 VANRL。變分自編碼器是一種深度神經網絡，它不僅可以捕獲結構和屬性非線性相似性，還可以學習到數據的分布。針對不同的應用任務，靈活地組合結構信息和屬性信息，使學習到的網絡節點表示達到令人滿意的性能。在四個網絡（包括兩個社交網絡，兩個引用網絡）上的實驗結果表明， VANRL可以在節點分類和鏈路預測任務中獲得相對顯著的效果。

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