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题名融合多粒度社区信息的网络嵌入方法
被引量：2
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作者
胡军
许正康
刘立
钟福金
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机构
计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学)
重庆邮电大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期663-670,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0804002)
国家自然科学基金资助项目(61876201,61876027)。
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文摘
现有大多数网络嵌入方法仅保留了网络的局部结构信息,而忽略了网络中的其他潜在信息。为了保留网络的社区信息,并体现网络社区结构的多粒度特性,提出一种融合多粒度社区信息的网络嵌入方法(EMGC)。首先,获得网络的多粒度社区结构,并初始化节点嵌入和社区嵌入;然后,根据上一粒度上的节点嵌入和本层粒度的社区结构,更新社区嵌入,进而调整相应的节点嵌入;最后,对不同粒度下的节点嵌入进行拼接,从而得到融合多粒度社区信息的网络嵌入结果。在4个真实网络数据集上进行实验,相较于未考虑社区信息的方法(DeepWalk、node2vec)和考虑了单一粒度社区信息的方法(ComE、GEMSEC),EMGC在链接预测上的AUC值和节点分类上的F1值总体上优于对比方法。实验结果表明EMGC能够有效提升后续链接预测和节点分类的准确率。
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关键词
网络表示
网络嵌入
多粒度
社区发现
复杂网络
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Keywords
network representation
network embedding
multi-granularity
community detection
complex network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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