隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng),海量數(shù)據(jù)來(lái)源的多源性、異質(zhì)性、隨機(jī)性、模糊性等特點(diǎn)為數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘有益信息,為企業(yè)決策提供依據(jù)變得越來(lái)越重要,也逐漸成為一個(gè)新的研究課題。從海量數(shù)據(jù)中挖掘有效信息的方法眾多,當(dāng)前比較主流的一個(gè)處理方法是先將數(shù)據(jù)表示成屬性網(wǎng)絡(luò),再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)嵌入等手段提取網(wǎng)絡(luò)特征,最后使用提取到的網(wǎng)絡(luò)特征完成具體任務(wù),如分類(lèi)、聚類(lèi)、鏈接預(yù)測(cè)、推薦等。網(wǎng)絡(luò)嵌入是將網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)編碼成低維、稠密向量,從而避免大數(shù)據(jù)來(lái)源的差異性、高維性、異質(zhì)性等問(wèn)題達(dá)到提取網(wǎng)絡(luò)固有特征的目的。研究表明,有效提取網(wǎng)絡(luò)固有特征不但能加快模型訓(xùn)練速度,還能提高后續(xù)任務(wù)的準(zhǔn)確度。本文研究如何從網(wǎng)絡(luò)中提取網(wǎng)絡(luò)固有特征,為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)生成低維、稠密向量,并在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)上驗(yàn)證獲取的網(wǎng)絡(luò)嵌入的性能。針對(duì)當(dāng)前現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)嵌入方法未能有效挖掘網(wǎng)絡(luò)固有特征問(wèn)題,本文圍繞網(wǎng)絡(luò)嵌入提取展開(kāi)研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）加權(quán)融合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣骱驼Z(yǔ)義屬性信息。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳糠终先糠謨?nèi)容:網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣、從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲刑崛〉亩A鄰居、共同鄰居比信息;語(yǔ)義屬性信息是由語(yǔ)義屬性矩陣計(jì)算而成的語(yǔ)義屬性模塊度矩陣。（2）網(wǎng)絡(luò)嵌入... 

【文章來(lái)源】：河北地質(zhì)大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

稀疏自編碼模型算法及應(yīng)用輪廓圖

從中國(guó)知網(wǎng)搜索“網(wǎng)絡(luò)嵌入”界面部分結(jié)果截圖

網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)流程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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