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Step2Vec:面向动力学传播的网络表示学习方法
1
作者
陈奇
焦鹏飞
+1 位作者
王震
鲍青
《中文信息学报》
北大核心
2025年第2期100-110,共11页
网络表示学习是对节点的网络结构的一种分布式表示方案,目前被广泛应用于节点分类、社团发现和边关系预测等任务中。然而网络表示学习对网络传播过程中节点状态的估计仍是一个开放性的问题。经典的网络表示学习方法在对该问题上的应用...
网络表示学习是对节点的网络结构的一种分布式表示方案,目前被广泛应用于节点分类、社团发现和边关系预测等任务中。然而网络表示学习对网络传播过程中节点状态的估计仍是一个开放性的问题。经典的网络表示学习方法在对该问题上的应用效果不佳,因此该文提出了基于动力学传播的采样方法,称为Step2Vec逐步采样方法。Step2Vec通过结合网络传播过程,对节点的网络结构信息进行提取并训练。该文分别将Step2Vec与其他的网络分析方法及网络表示学习方法在多个引文网络和真实传播网络上进行了节点状态估计和边关系预测的实验。实验结果表明,Step2Vec算法估计网络传播中的节点状态准确率达85.6%,且对边关系预测的准确率也具有一定提升,相较于随机游走算法平均提高了5.9%。
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关键词
网络
传播
网络表示学习方法
状态估计
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职称材料
题名
Step2Vec:面向动力学传播的网络表示学习方法
1
作者
陈奇
焦鹏飞
王震
鲍青
机构
杭州电子科技大学网络空间安全学院
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第2期100-110,共11页
基金
国家自然科学基金(61902278)
浙江省属高校基本科研业务费专项(GK229909299001-008)。
文摘
网络表示学习是对节点的网络结构的一种分布式表示方案,目前被广泛应用于节点分类、社团发现和边关系预测等任务中。然而网络表示学习对网络传播过程中节点状态的估计仍是一个开放性的问题。经典的网络表示学习方法在对该问题上的应用效果不佳,因此该文提出了基于动力学传播的采样方法,称为Step2Vec逐步采样方法。Step2Vec通过结合网络传播过程,对节点的网络结构信息进行提取并训练。该文分别将Step2Vec与其他的网络分析方法及网络表示学习方法在多个引文网络和真实传播网络上进行了节点状态估计和边关系预测的实验。实验结果表明,Step2Vec算法估计网络传播中的节点状态准确率达85.6%,且对边关系预测的准确率也具有一定提升,相较于随机游走算法平均提高了5.9%。
关键词
网络
传播
网络表示学习方法
状态估计
Keywords
network transmission
network representation algorithms
state estimation
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
操作
1
Step2Vec:面向动力学传播的网络表示学习方法
陈奇
焦鹏飞
王震
鲍青
《中文信息学报》
北大核心
2025
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