融合节点特征的网络表示学习算法

• 作者: 欧朋成
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络嵌入 矩阵分解 节点特征
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 科技论文
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3264字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2020.09.007

摘要

现实生活中的各种数据都可以建模为网络,分析网络中的结构和信息有重要的研究意义.基于联合社区检测和节点表示学的生成模型能够有效的对网络节点进行表示,但该算法没有有效的利用节点之间的特征.针对此问题,融合网络节点之间的特征可以有效的进行网络表示学习.本文提出了一种融合节点特征的网络表示学习算法NFVgraph(Node Feature Vgraph),融合网络节点特征进行网络表示学习.在多个真实网络数据集上的实验证明:NFVgraph算法提升了Vgraph算法的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧朋成	河北地质大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0