基于潜在变量的异构网络节点分类模型研究

发布时间：2017-10-01 16:36

  本文关键词：基于潜在变量的异构网络节点分类模型研究

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【摘要】：传统异构网络节点标注算法将网络映射为多个同构网络,忽视了不同类型节点之间的相关性,降低了分类结果的准确性。为此,将异构网络节点之间的关系表示为潜在变量,提出一种异构网络环境下的节点标签模型。描述同构网络的节点标注问题,分析传统同构网络标签模型扩展算法的局限性,将异构网络中的节点用潜在的多维向量表示,基于该潜在向量给出异构网络节点标签模型,应用随机梯度下降法进行模型求解,并分析其复杂性。实验结果表明,该模型的预测准确性优于同构映射模型和非监督潜在空间模型。
【作者单位】： 湖南科技学院计算机与通信工程系;中南大学信息科学与工程学院;南京大学国际地球系统科学研究所;
【关键词】： 社会网络 标签 分类算法 社团挖掘 学习算法
【基金】：湖南省教育厅科学研究优秀青年基金资助项目(14B070) 湖南省科技计划基金资助项目(2014FJ6095)
【分类号】：TP393.02
【正文快照】： 中文引用格式:尹向东,肖辉军.基于潜在变量的异构网络节点分类模型研究[J].计算机工程,2015,41(7):133-137.英文引用格式:Yin Xiangdong,Xiao Huijun.Research on Heterogeneous Network Node Classification Model Based onLatent Variables[J].Computer Engineering,2015,41

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本文编号：954553