關鍵詞：網絡表示學習 網絡嵌入 網絡表示 節點向量 網絡特征學習 

摘要：網絡表示學習旨在于將網絡的拓撲結構、節點內容和其他信息嵌入到低維度的向量空間中,從而為網絡數據挖掘、鏈路預測和推薦系統提供一種有效的工具.然而,現有的基于神經網絡的表示學習算法即忽略了上下文節點的位置信息,又忽略了節點與文本之間的語義關聯.因此,基于以上2點,提出了一種新穎的基于鄰節點和關系模型優化的網絡表示學習算法(network representation learning algorithm using the optimizations of neighboring vertices and relation model,NRNR).首先,該算法首次采用當前節點的鄰居節點優化網絡表示學習模型,使得上下文窗口中節點的位置信息被嵌入到網絡表示中;其次,該算法首次引入知識表示學習中的關系模型建模節點之間的結構特征,使得節點之間的文本內容以關系約束的形式嵌入到網絡表示中;再次,NRNR提出了一種可行且有效的網絡表示聯合學習框架,將上述2種目標融入到一個統一的優化目標函數中.實驗結果表明:NRNR算法在網絡節點分類任務中優于各類對比算法,在網絡可視化中,NRNR算法學習得到的網絡表示展現出了明顯的聚類邊界.

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