基于网络嵌入方法的耦合网络节点表示学习

• 作者: 刘聃 刘雯 段大高 董健 郑晨烨 韩忠明
• 来源期刊: 中国科学（信息科学）
• 关键词: 网络嵌入 节点向量 耦合网络 表示学习 社团划分 主体识别 标签分类
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 1197-1216
• 页数: 20页
• 语种: 中文

摘要

网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面也有了很大的变化,研究重点从单网络分析挖掘逐渐演变至耦合网络分析挖掘.本文首先分析了嵌入方法在单网络节点表示学习中的研究现状,对比了现有方法的优劣.然后借鉴单网络中嵌入方法的思想,针对耦合网络提出了耦合网络嵌入模型CWCNE.针对耦合网络的特性,改进了嵌入方法中的游走算法,提出了一种网络间带约束的随机游走策略;同时改进了模型的训练方法,使用网络间迭代训练的方式来学习模型参数.最后使用了社交耦合网络、学术耦合网络、影视耦合网络、诗词耦合网络、著作耦合网络等5组数据集验证了CWCNE的有效性.并在社团划分、实体识别、标签分类等任务上取得了良好的结果.