基于鄰節(jié)點和關(guān)系模型優(yōu)化的網(wǎng)絡表示學習
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡表示學習 網(wǎng)絡嵌入 網(wǎng)絡表示 節(jié)點向量 網(wǎng)絡特征學習
摘要：網(wǎng)絡表示學習旨在于將網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)、節(jié)點內(nèi)容和其他信息嵌入到低維度的向量空間中,從而為網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘、鏈路預測和推薦系統(tǒng)提供一種有效的工具.然而,現(xiàn)有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的表示學習算法即忽略了上下文節(jié)點的位置信息,又忽略了節(jié)點與文本之間的語義關(guān)聯(lián).因此,基于以上2點,提出了一種新穎的基于鄰節(jié)點和關(guān)系模型優(yōu)化的網(wǎng)絡表示學習算法(network representation learning algorithm using the optimizations of neighboring vertices and relation model,NRNR).首先,該算法首次采用當前節(jié)點的鄰居節(jié)點優(yōu)化網(wǎng)絡表示學習模型,使得上下文窗口中節(jié)點的位置信息被嵌入到網(wǎng)絡表示中;其次,該算法首次引入知識表示學習中的關(guān)系模型建模節(jié)點之間的結(jié)構(gòu)特征,使得節(jié)點之間的文本內(nèi)容以關(guān)系約束的形式嵌入到網(wǎng)絡表示中;再次,NRNR提出了一種可行且有效的網(wǎng)絡表示聯(lián)合學習框架,將上述2種目標融入到一個統(tǒng)一的優(yōu)化目標函數(shù)中.實驗結(jié)果表明:NRNR算法在網(wǎng)絡節(jié)點分類任務中優(yōu)于各類對比算法,在網(wǎng)絡可視化中,NRNR算法學習得到的網(wǎng)絡表示展現(xiàn)出了明顯的聚類邊界.
計算機研究與發(fā)展雜志要求:
{1}摘要200字左右，應具有獨立性和自明性，闡明撰寫該文的目的、方法、結(jié)論并體現(xiàn)出原創(chuàng)性，不加引注。
{2}來稿請恪守學術(shù)道德，嚴禁抄襲。
{3}來稿經(jīng)審查后,編輯部有權(quán)對來稿作適當文字修改.來稿不退,請作者自留底稿。
{4}間接引文通常以“參見”或“詳見”等引領(lǐng)詞引導，反映出與正文行文的呼應，標注時應注出具體參考引證的起止頁碼或章節(jié)。標注項目、順序與格式同直接引文。
{5}本期刊的文獻引證方式均采用頁下注（腳注），采用小五號宋體，每頁單獨編號，注釋中卷次、出版時間、刊期、頁碼一律用阿拉伯數(shù)字表示。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
