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基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习
被引量：
4
1
作者
赵廷廷
王喆
卢奕南
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期548-554,共7页
根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确...
根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确率,用聚类指标标准化互信息(NMI)评价聚类效果,用T-SNE展现可视化效果.在数据集DBLP和AMiner上分别进行实验,相比DeepWalk、node2vec和metapath2vec方法,在应用任务节点分类上,所提出的基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习(HINtpm)的准确率与DeepWalk相比最高提升了24%,聚类指标NMI与DeepWalk相比最高提升了13%.
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关键词
网络表示学习
异构信息网络(HIN)
传播概率矩阵
元路径
节点相似性
自动编码器
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职称材料
题名
基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习
被引量：
4
1
作者
赵廷廷
王喆
卢奕南
机构
吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期548-554,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61472519)
吉林省科技厅自然科学基金资助项目(20180101036JC)
吉林省科技发展计划资助项目(20180101054JC)
文摘
根据元路径和可交换矩阵,结合节点一阶和二阶相似性得到最后的传播概率矩阵;利用降噪自动编码器对传播概率矩阵进行降维得到异构信息网络的节点表示;将异构信息网络的节点表示用梯度提升树(GBDT)分类,得到不同百分比训练集下的分类准确率,用聚类指标标准化互信息(NMI)评价聚类效果,用T-SNE展现可视化效果.在数据集DBLP和AMiner上分别进行实验,相比DeepWalk、node2vec和metapath2vec方法,在应用任务节点分类上,所提出的基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习(HINtpm)的准确率与DeepWalk相比最高提升了24%,聚类指标NMI与DeepWalk相比最高提升了13%.
关键词
网络表示学习
异构信息网络(HIN)
传播概率矩阵
元路径
节点相似性
自动编码器
Keywords
network representation learning
heterogeneous information network(HIN)
transition probabilitymatrix
meta-path
nodes'similarity
auto-encoder
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于传播概率矩阵的异构信息网络表示学习
赵廷廷
王喆
卢奕南
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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