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基于潛在變量的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類模型研究

發(fā)布時間:2017-10-01 16:36

  本文關(guān)鍵詞:基于潛在變量的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類模型研究


  更多相關(guān)文章: 社會網(wǎng)絡(luò) 標(biāo)簽 分類算法 社團(tuán)挖掘 學(xué)習(xí)算法


【摘要】:傳統(tǒng)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)標(biāo)注算法將網(wǎng)絡(luò)映射為多個同構(gòu)網(wǎng)絡(luò),忽視了不同類型節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性,降低了分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。為此,將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系表示為潛在變量,提出一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽?zāi)P。描述同?gòu)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)標(biāo)注問題,分析傳統(tǒng)同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽?zāi)P蛿U(kuò)展算法的局限性,將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)用潛在的多維向量表示,基于該潛在向量給出異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽?zāi)P?應(yīng)用隨機(jī)梯度下降法進(jìn)行模型求解,并分析其復(fù)雜性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型的預(yù)測準(zhǔn)確性優(yōu)于同構(gòu)映射模型和非監(jiān)督潛在空間模型。
【作者單位】: 湖南科技學(xué)院計算機(jī)與通信工程系;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;南京大學(xué)國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所;
【關(guān)鍵詞】社會網(wǎng)絡(luò) 標(biāo)簽 分類算法 社團(tuán)挖掘 學(xué)習(xí)算法
【基金】:湖南省教育廳科學(xué)研究優(yōu)秀青年基金資助項(xiàng)目(14B070) 湖南省科技計劃基金資助項(xiàng)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(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分類模型研究[J].計算機(jī)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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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號:954553

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