在現(xiàn)實(shí)世界中,很多系統(tǒng)以網(wǎng)絡(luò)的形式表現(xiàn),例如社交網(wǎng)絡(luò)、因特網(wǎng)、科學(xué)家協(xié)作網(wǎng)、電力系統(tǒng)中的電力網(wǎng)等等。但是原始的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具有冗余性、關(guān)聯(lián)性、大規(guī)模等特性,這加大了對(duì)算法效率的要求和影響了數(shù)據(jù)處理的效果。網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)將原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮到低維空間進(jìn)行表達(dá),不僅降低了計(jì)算成本,而且提升了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的效果(如鏈接預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、社區(qū)穩(wěn)定等)。然而,以往的網(wǎng)絡(luò)表征方法主要側(cè)重于靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),不適合具有演化性的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。目前的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征方法仍然面臨一些問(wèn)題和挑戰(zhàn),一方面是在穩(wěn)定性的表現(xiàn)上的不足,另一個(gè)方面是基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)方法復(fù)雜度過(guò)高。對(duì)于這兩個(gè)問(wèn)題,本文將基于深度學(xué)習(xí)框架重點(diǎn)研究動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性和模型復(fù)雜性。首先,為了提升動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性,本文提出一種基于深度自編碼器的社區(qū)信息動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)(CDNE)。為了更好地表達(dá)原始網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),該方法使用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一階信息和二階信息的結(jié)合,從而提升了網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)任務(wù)(鏈接預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu))的效果。在穩(wěn)定性方面,本文在深度自編碼器的目標(biāo)函數(shù)中將原本的全局結(jié)構(gòu)和局部結(jié)構(gòu)上加上社區(qū)演化部分,這大大地提升了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)的穩(wěn)定... 

【文章來(lái)源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究?jī)?nèi)容
    1.3 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
    2.1 基于因式分解的方法
    2.2 基于自編碼器的方法
    2.3 基于類(lèi)Skip-Gram模型的方法
    2.4 基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的方法
    2.5 基于其他的方法
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于深度自編碼器的社區(qū)信息動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)
    3.1 術(shù)語(yǔ)定義
    3.2 網(wǎng)絡(luò)一階信息和二階信息的提取
    3.3 全局結(jié)構(gòu)信息和局部結(jié)構(gòu)信息表達(dá)
    3.4 社區(qū)信息的穩(wěn)定性表達(dá)
    3.5 目標(biāo)函數(shù)
    3.6 堆疊式自編碼器
    3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.7.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        3.7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.7.3 參數(shù)敏感度分析
    3.8 本章小結(jié)
第4章 基于稀疏拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自編碼器的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)表征學(xué)習(xí)
    4.1 稀疏自編碼器的構(gòu)建
    4.2 稀疏自編碼器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化
    4.3 SPDNE框架
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.4.3 參數(shù)敏感度分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)
    5.2 未來(lái)的工作展望
參考文獻(xiàn)
指導(dǎo)教師對(duì)研究生學(xué)位論文的學(xué)術(shù)評(píng)語(yǔ)
學(xué)位論文答辯委員會(huì)決議書(shū)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間研究成果



本文編號(hào)：2936977