資料介紹
現(xiàn)有的基于Word2vec的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)(NRL)算法使用隨機游走(RW)來生成節(jié)點序列,針對隨機游走傾向于選擇具有較大度的節(jié)點,生成的節(jié)點序列不能很好地反映網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息,從而影響表示學(xué)習(xí)性能的問題,提出了基于改進隨機游走的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法。首先,使用RLP-MHRW算法生成節(jié)點序列,它在生成節(jié)點序列時不會偏向大度節(jié)點,得到的節(jié)點序列能更好地反映網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息;然后,將節(jié)點序列投入到Skip-gram模型得到節(jié)點表示向量;最后,利用鏈路預(yù)測任務(wù)來測度表示學(xué)習(xí)性能。在4個真實網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進行了實驗。在論文合作網(wǎng)絡(luò)arXivASTRO-PH上與LINE和node2vec算法相比,鏈路預(yù)測的AUC值分別提升了8. 9%和3.5% ,其他數(shù)據(jù)集上也均有提升。實驗結(jié)果表明,RLP-MHRW能有效提高基于Word2vec的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法的性能。
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