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基于矩阵分解的网络表示学习算法ANEMF

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.60 MB | 2021-03-19

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　　为融合网络拓扑结构与节点属性信息以提高网络表示学习质量，提岀一种新的属性网络表示学习算法（ ANEMF）。引入余弦相似性概念，定义网络二阶结构相似度矩阵和属性相似度矩阵，通过对网络结构相似度和属性相似度损失函数进行联合优化学习，并利用矩阵分解的形式实现网络拓扑结构与节点属性信息的融合，同时应用乘法更新规则计算得到节点表示向量。在3个公开数据集上的亲验结果表明，与 Deep Walk和TADW算法相比， ANEMF算法得到的节点表示向量能够保留网络拓扑结构与节点属性信息，有效提升其在节点分类任务中的综合性能。

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