网络嵌入

作品数：832被引量：4299H指数：31
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结合异构关系增强图神经网络的社交推荐
《计算机应用》2023年第11期3464-3471,共8页王永贵 时启文 
国家自然科学基金资助项目(61772249)。
社交推荐旨在利用用户的社会属性推荐潜在的感兴趣项目,有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题。然而现有的社交推荐算法主要面向单一社交关系进行研究,社会属性难以充分参与计算,存在未能合理利用社会异构关系和节点特征表示质量不高的问题...
关键词：社交推荐 图卷积网络 邻居抽样 注意力机制 网络嵌入 
基于消极相似性的自适应社会化推荐
《计算机应用》2023年第8期2439-2447,共9页周寅莹 周允升 余敦辉 孙军 
国家科技创新2030—重大项目(2020AAA0107700);国家自然科学基金资助项目(61977021)。
社会化推荐旨在融合社会关系改善传统推荐算法的推荐效果。当前基于网络嵌入(NE)的社会化推荐算法面临两个问题:一是在构建网络时未考虑对象间的不一致性,并且倾向于利用获取难度大、约束条件多的积极对象来约束算法;二是这些算法未能...
关键词：社会化推荐 网络嵌入 消极相似性 自适应机制 矩阵分解 
结合图自编码器与聚类的半监督表示学习方法被引量：2
《计算机应用》2022年第9期2643-2651,共9页杜航原 郝思聪 王文剑 
国家自然科学基金资助项目(61902227,61773247);山西省高等学校科技创新项目(2019L0039);山西省自然科学基金资助项目(201901D211192)。
节点标签是复杂网络中广泛存在的监督信息,对网络表示学习具有重要作用。基于此,提出了一种结合图自编码器与聚类的半监督表示学习方法(GAECSRL)。首先,以图卷积网络(GCN)和内积函数分别作为编码器和解码器,并构建图自编码器以形成信息...
关键词：网络表示学习 网络嵌入 节点标签 图神经网络 自监督机制 
基于节点−属性二部图的网络表示学习模型
《计算机应用》2022年第8期2311-2318,共8页周乐 代婷婷 李淳 谢军 楚博策 李峰 张君毅 刘峤 
国家自然科学基金资助项目(U19B2028,61772117);中国电子科技集团公司第五十四研究所开放课题(191055,201148,190900,200662);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(ZYGX2019J077)。
在图结构数据上开展推理计算是一项重大的任务,该任务的主要挑战是如何表示图结构知识使机器可以快速理解并利用图数据。对比现有表示学习模型发现,基于随机游走方法的表示学习模型容易忽略属性对节点关联关系的特殊作用,因此提出一种...
关键词：网络嵌入 表示学习 随机游走 网络采样 属性网络 节点分类 
融合多粒度社区信息的网络嵌入方法被引量：2
《计算机应用》2022年第3期663-670,共8页胡军 许正康 刘立 钟福金 
国家重点研发计划项目(2017YFC0804002);国家自然科学基金资助项目(61876201,61876027)。
现有大多数网络嵌入方法仅保留了网络的局部结构信息,而忽略了网络中的其他潜在信息。为了保留网络的社区信息,并体现网络社区结构的多粒度特性,提出一种融合多粒度社区信息的网络嵌入方法(EMGC)。首先,获得网络的多粒度社区结构,并初...
关键词：网络表示 网络嵌入 多粒度 社区发现 复杂网络 
基于社区优化的深度网络嵌入方法被引量：5
《计算机应用》2021年第7期1956-1963,共8页李亚芳 梁烨 冯韦玮 祖宝开 康玉健 
北京市自然科学基金资助项目(4204085);北京市教委科研计划一般项目(KM202010005015);中国博士后科学基金资助项目(2019M650407)。
随着现代网络通信和社会媒体等技术的飞速发展,网络化的大数据由于缺少高效可用的节点表示而难以应用。将高维稀疏难于应用的网络数据转化为低维、紧凑、易于应用的节点表示的网络嵌入方法受到广泛关注。然而已有网络嵌入方法得到节点...
关键词：大规模复杂网络 社区结构 深度学习 节点低维表示 网络嵌入 
基于自编码器的多视图属性网络表示学习模型被引量：4
《计算机应用》2021年第4期1064-1070,共7页樊玮 王慧敏 邢艳 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3122018C020)。
现有的大多数网络表示学习方法很难兼顾网络中丰富的结构信息和属性信息,导致其后续任务,如分类、聚类等的效果不佳。针对此问题,提出一种基于自编码器的多视图属性网络表示学习模型(AE-MVANR)。首先,将网络的拓扑结构信息转化为拓扑结...
关键词：网络表示学习 网络嵌入 节点表示向量 多视图属性网络 自编码器 
融合重叠社区正则化及隐式反馈的协同过滤方法被引量：1
《计算机应用》2021年第1期53-59,共7页李翔锟 贾彩燕 
国家自然科学基金资助项目(61876016,61632004);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018JBZ006)。
针对目前推荐系统存在的数据稀疏和冷启动等问题,提出了一种融合重叠社区正则化及隐式反馈的协同过滤方法(OCRIF),该方法不仅考虑了用户在社交网络中的社区结构,而且将用户评分信息与社交信息的隐式反馈融入推荐模型之中。此外,由于网...
关键词：协同过滤 推荐系统 社交网络 网络嵌入 重叠社区 
基于多维社交关系嵌入的深层图神经网络推荐方法被引量：6
《计算机应用》2020年第10期2795-2803,共9页何昊晨 张丹红 
国家自然科学基金资助项目(61876219)。
社会化推荐系统通过用户的社会属性信息能缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题,从而提高推荐系统的精度。然而大多数社会化推荐方法主要针对单一的社交网络,或对多个社交网络进行线性叠加,使得用户社会属性难以充分参与计算,因而推荐...
关键词：多维社交网络 社交化推荐 图神经网络 多层感知机 网络嵌入 
基于网络嵌入的稀疏子图发现算法
《计算机应用》2020年第10期2929-2935,共7页孙鹤立 何亮 何方 孙苗苗 贾晓琳 
国家自然科学基金资助项目(61672417)。
针对稀疏子图发现问题中使用高维稀疏向量表示网络信息存在的时间和空间消耗大的问题,提出一种基于网络嵌入的稀疏子图发现(TGF)算法。该算法首先通过网络嵌入的方法将网络结构映射到低维空间中,得到节点的低维向量表示;然后定义向量空...
关键词：社交网络 图挖掘 网络嵌入 稀疏子图 弱社交 
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