原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
为融合连边符号语义信息提升网络表示学习质量,针对现有算法处理复杂连边符号语义信息能力较弱问题,提出一种融合连边符号语义信息的网络表示学习算法,将包含正负关系的连边符号语义信息引入网络表示学习过程.首先,该算法设计基于三层感知机的关系预测模型刻画节点间不同类型的上下文链接关系;然后,引入随机游走策略实现上下文链接采样以适应大规模网络场景训练需求.在三个数据集中实验表明,该算法能够有效建模节点间不同类型的上下文链接关系,挖掘其中包含的复杂语义信息,相比目前最优的SIDE方法,所提算法的性能分别提高了0.31%、1.3%和1.85%.
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文献信息
篇名 融合连边符号语义信息的网络表示学习算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 网络表示学习 信息融合 连边符号语义信息 上下文链接
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1946-1951
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.01.0012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李星 12 55 4.0 7.0
2 王凯 15 34 4.0 5.0
3 刘正铭 5 17 2.0 4.0
4 李英乐 7 80 4.0 7.0
5 赵学磊 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (86)
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研究主题发展历程
节点文献
网络表示学习
信息融合
连边符号语义信息
上下文链接
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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