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在多數(shù)屬性網(wǎng)絡(luò)嵌入算法中，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)只考慮節(jié)點(diǎn)間直接鏈接，而未考慮節(jié)點(diǎn)間間接鏈接及不同節(jié)點(diǎn)的共同鏈接比，導(dǎo)致不能充分提取網(wǎng)絡(luò)真實(shí)拓?fù)涮卣鳌ａ槍?duì)該問(wèn)題，提出一種基于稀疏自編碼器的屬性網(wǎng)絡(luò)嵌入算法 SAANE。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮崛《?jí)鄰居和共同鄰居比并將其融入節(jié)點(diǎn)文本屬性信息，對(duì)融合后的向量通過(guò)訓(xùn)練最優(yōu)稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)得到節(jié)點(diǎn)低維嵌人向量。在5個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行聚類和分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與Deep Walk、Node2ves、LINE等8種主流算法相比， SAANE的聚類結(jié)果最優(yōu)值平均提高5.83%，分類準(zhǔn)確率平均提高4.53%。
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