【摘 要】
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针对图节点的多标签分类任务,在Node2vec算法的基础上进行了改进,在原来随机游走的基础上加上部分标签信息的指导,然后对节点进行向量表示。算法首先根据每一个图节点及其邻
【基金项目】
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国家自然科学基金(61502247,11501302,61502243,91646116);国家博士后科学基金(2016M600434);江苏省自然科学基金(BK20140895,BK20150862);江苏省博士后科研资助计划(1601128B)
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针对图节点的多标签分类任务,在Node2vec算法的基础上进行了改进,在原来随机游走的基础上加上部分标签信息的指导,然后对节点进行向量表示。算法首先根据每一个图节点及其邻居节点的标签信息和事先设定好的游走参数的值,计算当前节点的邻居节点被游走的概率;然后由概率值和其他设定好的游走的参数开始游走,得到若干条路径;之后再调用Word2vec方法对若干条游走路径进行训练,将每个图节点表示成向量。最后,通过使用逻辑分类模型对节点的特征表示进行多标签分类来验证算法的有效性。实验结果证明,通过使用标签信息的指导,多标
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