基于潛在變量的異構網(wǎng)絡節(jié)點分類模型研究
本文關鍵詞:基于潛在變量的異構網(wǎng)絡節(jié)點分類模型研究
更多相關文章: 社會網(wǎng)絡 標簽 分類算法 社團挖掘 學習算法
【摘要】:傳統(tǒng)異構網(wǎng)絡節(jié)點標注算法將網(wǎng)絡映射為多個同構網(wǎng)絡,忽視了不同類型節(jié)點之間的相關性,降低了分類結果的準確性。為此,將異構網(wǎng)絡節(jié)點之間的關系表示為潛在變量,提出一種異構網(wǎng)絡環(huán)境下的節(jié)點標簽模型。描述同構網(wǎng)絡的節(jié)點標注問題,分析傳統(tǒng)同構網(wǎng)絡標簽模型擴展算法的局限性,將異構網(wǎng)絡中的節(jié)點用潛在的多維向量表示,基于該潛在向量給出異構網(wǎng)絡節(jié)點標簽模型,應用隨機梯度下降法進行模型求解,并分析其復雜性。實驗結果表明,該模型的預測準確性優(yōu)于同構映射模型和非監(jiān)督潛在空間模型。
【作者單位】: 湖南科技學院計算機與通信工程系;中南大學信息科學與工程學院;南京大學國際地球系統(tǒng)科學研究所;
【關鍵詞】: 社會網(wǎng)絡 標簽 分類算法 社團挖掘 學習算法
【基金】:湖南省教育廳科學研究優(yōu)秀青年基金資助項目(14B070) 湖南省科技計劃基金資助項目(2014FJ6095)
【分類號】:TP393.02
【正文快照】: 中文引用格式:尹向東,肖輝軍.基于潛在變量的異構網(wǎng)絡節(jié)點分類模型研究[J].計算機工程,2015,41(7):133-137.英文引用格式:Yin Xiangdong,Xiao Huijun.Research on Heterogeneous Network Node Classification Model Based onLatent Variables[J].Computer Engineering,2015,41
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