基于deepwalk方法的适应有限文本信息的DWLTI算法.pdfVIP

! 第 # 卷第 $ 期 郑 州 大 学 学 报 !理 学 版 %’(# )($ ! *+$, 年 - 月 . 7389/!):;/=8/?/ @:A(*+$, C::I,DX 基 于 方法 的适应有限文本 !Y)+# 信息 的 算 法 江东灿 !! 陈维政 !! 闫宏飞 !北京 大学 计算 机科学 与技术 系! 北京 $++O,$ 摘要 ! 提出 一种 新 的 网络 表 示 学 习算 法 hnM‘S$它 是 可以同 时考虑 网络 的结 构 信 息 和 节 点 的文 本 属 性 信 息 的低 /hnM‘S ?22X[:’j / 维 向量表 示 模 型 是一种 基 于 方法 的能够 适 应 有 限 文 本 信 息 的新 模 型 它 通 过 采 用 合 适 的 数据 $ / $ 融 合 形式 同时最 大 化 随机 游 走 获得的 节 点 序 列 和 文 本 内容 的词 语 序 列 的共 现 概率 通 过 应 用 两 棵 哈 夫 曼 子 树 $ / 使 得 即使 只有 少 量 部 分 节 点 拥 有 自身 的文 本 信 息 这 些 稀 疏 信 息 也 能 被 充 分 利 用 最 后 在 真 实 网络 数 据 集 上 进 $ / $ hnM‘S 行 节 点 分 类 实 验 评 估 学 习到 的节 点 表 示 的 质 量 实 验 结 果 表 明 利 用 有 限 文 本 信 息 的 优 于 多 种 经 典 基 线 模 型 / 关键词 ! ?22X[:’j 层 次 W;E:F 有限文 本 信 息 网络 表示 学 习 深 度 学 习 中图分类号 ! ‘k-+$(B!!!!! 文献标志码 ! K!!!!! 文章编号 ! $B,$CBO$ !*+$, +$C++*#C+D !#! $+($-,+D PQ/8II3/$B,$CBO$(*+$B-$* $% 引言 准确地 表达 大规模 网络节 点之间 的关 系是数 据挖掘 机 器 学 习领 域 中一个充 满 挑战 的重 要研究 目标 $也 / $ !2EZ2??834 是其 他诸 多任务不 可或缺 的前 提 近年来 将 离散节 点 映射 到 一个 新 的低 维 连续 空 间 中 以 向量 形式表示是 网络表示 学 习 !32;[Aj A2XA2I23;:;83 一个 热 点方 向/ 然 而在 现有 的 网络表示 学 习算 法 中 $多数仅仅 纯粹考虑 网络结 构关 系 $而忽 略 了节 点本 身拥 有 的文本 信 / !IX2=;A:’2EZ2??834 ) $ * /@h )* * /SI@:X )- * $ 息内容 比如谱 向量 等 时 间复