【摘 要】
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现有的网络表示学习算法多侧重于学习的网络结构特征。然而,网络结构只是网络的一种视图和特征,其不能充分反映出网络的所有特性。事实上,网络节点通常包含丰富的文本信息,这
【机 构】
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CollegeofComputer,TibetanInformationProcessingandMachineTranslationKeyLaboratoryofQinghaiProvince,Ke
【基金项目】
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Projects(11661069, 61763041) supported by the National Natural Science Foundation of China,Project(IRT_15R40) supported by Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University, China,Project
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现有的网络表示学习算法多侧重于学习的网络结构特征。然而,网络结构只是网络的一种视图和特征,其不能充分反映出网络的所有特性。事实上,网络节点通常包含丰富的文本信息,这些信息可以被很好地用来学习文本增强的网络表示向量。同时,矩阵森林指数(MFI)与其他链接预测指标相比,其具有较高的预测效率和稳定性。但是目前,矩阵森林指数和诱导矩阵补全算法并没有很好地应用于典型的表示学习框架中。因此,本文提出一种基于诱导矩阵补全的三元深度网络表示学习算法(TDNR),该算法是一种半监督学习算法。基于诱导矩阵补全算法,TDNR将
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