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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>物聯網>基于矩陣分解的網絡表示學習算法ANEMF

      基于矩陣分解的網絡表示學習算法ANEMF

      2021-03-19 | pdf | 1.60 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為融合網絡拓撲結構與節(jié)點屬性信息以提高網絡表示學習質量，提岀一種新的屬性網絡表示學習算法（ ANEMF）。引入余弦相似性概念，定義網絡二階結構相似度矩陣和屬性相似度矩陣，通過對網絡結構相似度和屬性相似度損失函數進行聯合優(yōu)化學習，并利用矩陣分解的形式實現網絡拓撲結構與節(jié)點屬性信息的融合，同時應用乘法更新規(guī)則計算得到節(jié)點表示向量。在3個公開數據集上的親驗結果表明，與 Deep Walk和TADW算法相比， ANEMF算法得到的節(jié)點表示向量能夠保留網絡拓撲結構與節(jié)點屬性信息，有效提升其在節(jié)點分類任務中的綜合性能。

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