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      如何進(jìn)行改進(jìn)隨機(jī)游走進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法資料說明

      2019-04-11 | rar | 0.80 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　現(xiàn)有的基于Word2vec的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)（NRL）算法使用隨機(jī)游走（RW）來生成節(jié)點(diǎn)序列，針對(duì)隨機(jī)游走傾向于選擇具有較大度的節(jié)點(diǎn)，生成的節(jié)點(diǎn)序列不能很好地反映網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息，從而影響表示學(xué)習(xí)性能的問題，提出了基于改進(jìn)隨機(jī)游走的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法。首先，使用RLP-MHRW算法生成節(jié)點(diǎn)序列，它在生成節(jié)點(diǎn)序列時(shí)不會(huì)偏向大度節(jié)點(diǎn)，得到的節(jié)點(diǎn)序列能更好地反映網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息;然后，將節(jié)點(diǎn)序列投入到Skip-gram模型得到節(jié)點(diǎn)表示向量;最后，利用鏈路預(yù)測(cè)任務(wù)來測(cè)度表示學(xué)習(xí)性能。在4個(gè)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。在論文合作網(wǎng)絡(luò)arXivASTRO-PH上與LINE和node2vec算法相比，鏈路預(yù)測(cè)的AUC值分別提升了8. 9%和3.5% ，其他數(shù)據(jù)集上也均有提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，RLP-MHRW能有效提高基于Word2vec的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法的性能。

      算法 模型 機(jī)器學(xué)習(xí)
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