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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>結合帶權質子圖的網絡表示學習算法

      結合帶權質子圖的網絡表示學習算法

      2021-05-24 | pdf | 1.20 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　目前針對信息網絡的研究多數基于同質網絡，關于異質信息網絡的網絡表示學研究相對較少。為此，提出一種結合不同元路徑將異質信息網絡轉化成帶權同質子圖的網絡表示學習算法。基于不同元路徑在同類節點間構建帶權重的連邊，從異質網絡中抽取出帶權同質子圖，通過帶偏置的隨機游走方式得到同類節點序列，并利用Skip-gram模型生成該類節點的表示向量。實驗結果表明，與只考慮單一路徑的算法相比，該算法處理節點分類相似性搜索等數據挖掘任務時均能得到較好的效果。

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