融合节点描述属性信息的网络表示学习算法

论文摘要

为融合节点描述信息提升网络表示学习质量,针对社会网络中节点描述属性信息存在的语义信息分散和不完备性问题,提出一种融合节点描述属性的网络表示（NPA-NRL）学习算法。首先,对属性信息进行独热编码,并引入随机扰动的数据集增强策略解决属性信息不完备问题;然后,将属性编码和结构编码拼接作为深度神经网络输入,实现两方面信息的相互补充制约;最后,设计了基于网络同质性的属性相似性度量函数和基于SkipGram模型的结构相似性度量函数,通过联合训练实现融合语义信息挖掘。在GPLUS、OKLAHOMA和UNC三个真实网络数据集上的实验结果表明,和经典的DeepWalk、TADW（Text-Associated DeepWalk）、UPP-SNE（User Profile Preserving Social Network Embedding）和SNE（Social Network Embedding）算法相比,NPA-NRL算法的链路预测AUC（Area Under Curve of ROC）值平均提升2.75%,节点分类F1值平均提升7.10%。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘正铭,马宏,刘树新,李海涛,常圣

关键词: 节点描述属性信息,信息融合,网络表示学习,深度学习,复杂网络

来源: 计算机应用 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 国家数字交换系统工程技术研究中心

基金: 国家自然科学基金资助项目(61521003,61803384)~~

分类号: TP181;O157.5

页码: 1012-1020

总页数: 9

文件大小: 561K

下载量: 258

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标签：节点描述属性信息论文;  信息融合论文;  网络表示学习论文;  深度学习论文;  复杂网络论文;