【摘 要】
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特征提取对于网络分析任务而言是至关重要的,而网络嵌入学习的目的则是根据网络的结构和语义信息自动化构建节点或边的特征。现有的方法将网络嵌入分解为网络数据挖掘和数据
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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“十三五”重点基础科研项目(JCKY2016206B001),“十三五”装备预研项目(41401010201)
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特征提取对于网络分析任务而言是至关重要的,而网络嵌入学习的目的则是根据网络的结构和语义信息自动化构建节点或边的特征。现有的方法将网络嵌入分解为网络数据挖掘和数据降维两个独立的过程,因而无法很好地在潜在空间中对节点的分布进行建模描述。因此,提出了一种基于高阶混合投影估计的网络嵌入方法,该方法借鉴谱分解的思想,利用线性投影算子将网络从高维结构空间映射至低维特征空间,然后利用混合概率模型对节点的分布进行建模以维持网络的社区结构性质。此外,该方法还融入了局部节点相似性来防止发生过拟合现象。最后,为了验证该方法的有
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