【摘 要】
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利用网络嵌入模型可以将节点信息表示为低维稠密的向量空间,来支持基于图的分类、聚类、链路预测和社区发现等任务。然而,现有的网络嵌入模型大多只考虑节点拓扑结构,缺乏有
【基金项目】
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国家重点研发计划(编号:2018YFB1003404),国家自然科学基金项目(编号:61672142)资助
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利用网络嵌入模型可以将节点信息表示为低维稠密的向量空间,来支持基于图的分类、聚类、链路预测和社区发现等任务。然而,现有的网络嵌入模型大多只考虑节点拓扑结构,缺乏有针对性地为特定任务提供有效的嵌入表示。为此,提出了一种以社区发现为导向的网络嵌入模型(Community Detection-oriented Network Embedding,CDNE),将节点属性特征、拓扑特征与社区特征充分结合,基于非负矩阵分解来获取节点的向量表示,同时体现了网络的局部特征与全局特征。此外,提出了一种基于CDNE的两阶段社
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