×

如何进行改进随机游走进行网络表示学习算法资料说明

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.80 MB | 2019-04-11

分享资料个

　　现有的基于Word2vec的网络表示学习（NRL）算法使用随机游走（RW）来生成节点序列，针对随机游走倾向于选择具有较大度的节点，生成的节点序列不能很好地反映网络结构信息，从而影响表示学习性能的问题，提出了基于改进随机游走的网络表示学习算法。首先，使用RLP-MHRW算法生成节点序列，它在生成节点序列时不会偏向大度节点，得到的节点序列能更好地反映网络结构信息;然后，将节点序列投入到Skip-gram模型得到节点表示向量;最后，利用链路预测任务来测度表示学习性能。在4个真实网络数据集上进行了实验。在论文合作网络arXivASTRO-PH上与LINE和node2vec算法相比，链路预测的AUC值分别提升了8. 9%和3.5% ，其他数据集上也均有提升。实验结果表明，RLP-MHRW能有效提高基于Word2vec的网络表示学习算法的性能。

下载并关注上传者 开通VIP，低至0.08元下载/次

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !