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保持聚类结构的异质网络表示学习
保持聚类结构的异质网络表示学习
作者:
张蝶依
尹立杰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
异质信息网络
表示学习
元路径
神经网络
网络嵌入
摘要:
Metapath2vec和Metapath2vec++异质网络表示学习方法只保持了网络原有的拓扑结构,没有考虑异质网络自身存在的聚类结构,从而降低网络中节点表示的准确性.针对此问题,基于元路径随机游走策略提出两种保持聚类结构的异质网络表示学习模型:HINSC和HINSC++.模型将网络中节点的one-hot表示作为前馈神经网络的输入,经过隐层的非线性变换,使其在输出层保持网络中节点的近邻拓扑结构和聚类结构,利用随机梯度下降算法学习异质网络节点的低维表示.在两个真实异质网络上的实验结果表明:相比Metapath2vec和Metapath2vec++,HINSC和HINSC++学到的表示在聚类任务上NMI值提高12.46%~26.22%,在分类任务上Macro-F1、Micro-F1值提高9.32%~17.24%.
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文献信息
篇名
保持聚类结构的异质网络表示学习
来源期刊
计算机工程与应用
学科
关键词
异质信息网络
表示学习
元路径
神经网络
网络嵌入
年,卷(期)
2021,(7)
所属期刊栏目
模式识别与人工智能|Pattern Recognition and Artificial Intelligence
研究方向
页码范围
144-150
页数
7页
分类号
TP181
字数
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1912-0394
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
(0)
参考文献
(4)
节点文献
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异质信息网络
表示学习
元路径
神经网络
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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
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
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英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
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