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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>新型生成對抗式分層網(wǎng)絡表示學習算法

      新型生成對抗式分層網(wǎng)絡表示學習算法

      2021-03-11 | pdf | 2.02 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      針對當前鏈路預測算法無法有效保留網(wǎng)絡圖髙階結(jié)構(gòu)特征的問題，提岀一種生成對抗式分層網(wǎng)絡表示學習算法。根據(jù)網(wǎng)絡圖的一階鄰近性和二階鄰近性，遞歸地對網(wǎng)絡圖進行邊緣折疊和頂點合并，形成逐層規(guī)模變小的子網(wǎng)絡圖，使用 Node2vec算法對規(guī)模最小的子網(wǎng)絡圖進行預處理，并將預處理結(jié)果輸入到生成對抗式網(wǎng)絡（ Embedgan）模型中，學習得到最小子網(wǎng)絡圖頂點的低維向量表示，將其輸入至上一層子網(wǎng)絡的 Embedgan模型中，作為上一層子網(wǎng)絡圖頂點的低維向量表示。按照該方法進行逐層向上回溯學習，直至學習到原始網(wǎng)絡圖，從而得到原始網(wǎng)絡圖頂點的低維向量表示。在多個不同領域的真實網(wǎng)絡藪據(jù)集土進行鏈路預測，實驗結(jié)果表明，該算法的準確率與穩(wěn)定性均優(yōu)于LP、Katz和LⅠNE算法。

      新型生成對抗式分層網(wǎng)絡表示學習算法

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