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基于信息传播节点集的CTDN节点分类算法
被引量:
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作者
黄鑫
李赟
熊瑾煜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期188-196,共9页
针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE...
针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE框架内的LogicRegression分类器,获得连续时间动态网络的节点分类结果。实验结果表明,与CTDNE和STWalk算法相比,该算法在实验条件相同的情况下,网络表示学习结果的二维可视化效果更优且最终的网络节点分类精度更高。
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关键词
信息传播节点集
连续时间动态网络
网络表示学习
节点分类
随机游走
Skip-Gram模型
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职称材料
题名
基于信息传播节点集的CTDN节点分类算法
被引量:
1
1
作者
黄鑫
李赟
熊瑾煜
机构
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院
盲信号处理国家级重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期188-196,共9页
基金
国防科技重点实验室基金。
文摘
针对连续时间动态网络的节点分类问题,根据实际网络信息传播特点定义信息传播节点集,改进网络表示学习的节点序列采样策略,并设计基于信息传播节点集的连续时间动态网络节点分类算法,通过网络表示学习方法生成的节点低维向量以及OpenNE框架内的LogicRegression分类器,获得连续时间动态网络的节点分类结果。实验结果表明,与CTDNE和STWalk算法相比,该算法在实验条件相同的情况下,网络表示学习结果的二维可视化效果更优且最终的网络节点分类精度更高。
关键词
信息传播节点集
连续时间动态网络
网络表示学习
节点分类
随机游走
Skip-Gram模型
Keywords
information propagation node set
continuous-time
dynamic
network
(
ctdn
)
network
representation learning
node classification
random walk
Skip-Gram model
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息传播节点集的CTDN节点分类算法
黄鑫
李赟
熊瑾煜
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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