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      電子發燒友網>電子資料下載>通信網絡>融合結構信息和屬性信息的社區節點表示

      融合結構信息和屬性信息的社區節點表示

      2021-05-08 | rar | 1.58 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　社區作為社交網絡的重要屬性，對理解網絡功能和預測演化有著重要作用。通過網絡嵌λ將網絡節點轉化成低維稠密的特征向量，并將其應用于社區發現等機器學習任務，是近年來的研究熱點。傳統的網絡嵌入方法僅針對節點嵌入，忽略了社區嵌入的重要性。針對這樣的問題，提岀了將社區嵌入和改進的節點嵌入相結合的方法CNE，從而獲得融合結構信息和屬性信息的節點表示。節點嵌入將節點表示為低維向量，類似地，社區嵌入把社區表示為低維空間中的高斯分布，二者將多種節相似性相結合，互相促進，從而獲得更為準確的社區發現結果。在公開數據集上將所提算法與傳統的社區發現算法和網絡嵌入方法進行比較，實驗結果表明提出的CNE方法具有更高的精度。

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