結(jié)合帶權(quán)質(zhì)子圖的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法
資料介紹
目前針對(duì)信息網(wǎng)絡(luò)的研究多數(shù)基于同質(zhì)網(wǎng)絡(luò),關(guān)于異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)研究相對(duì)較少。為此,提出一種結(jié)合不同元路徑將異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化成帶權(quán)同質(zhì)子圖的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法?;诓煌窂皆谕惞?jié)點(diǎn)間構(gòu)建帶權(quán)重的連邊,從異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)中抽取出帶權(quán)同質(zhì)子圖,通過帶偏置的隨機(jī)游走方式得到同類節(jié)點(diǎn)序列,并利用Skip-gram模型生成該類節(jié)點(diǎn)的表示向量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與只考慮單一路徑的算法相比,該算法處理節(jié)點(diǎn)分類相似性搜索等數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)均能得到較好的效果。
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