论文部分内容阅读
异质网是包含多种类型的对象和复杂链接关系的大规模异构信息网络．针对科研异质网，文中提出基于元路径信息的节点分类方法．利用异质网中具有不同语义信息的元路径，建立节点之间的关联特征矩阵，并通过加入跳转路径扩展异质网，解决信息稀疏问题．在DBLP数据集上的实验表明，文中方法可以有效利用较少的分类标签，解决复杂网络中的节点分类，在标注数据比例规模较小时，加入跳转路径，优化决策树分类性能．