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基于半監(jiān)督聚類的網(wǎng)絡嵌入方法
關鍵詞：人工智能其他學科 網(wǎng)絡嵌入 聚類 半監(jiān)督 區(qū)分性
摘要：GEMSEC(graph embedding with self clustering)在計算節(jié)點特征的同時學習節(jié)點聚類,通過強制將節(jié)點進行聚類來揭露網(wǎng)絡中的社區(qū)結構,但未考慮類別標簽信息,導致學到的節(jié)點嵌入缺乏區(qū)分性。針對這一問題,提出了一種基于半監(jiān)督聚類的網(wǎng)絡嵌入方法(NESSC),將隨機游走序列和少量節(jié)點類別標簽作為輸入,在計算節(jié)點特征和學習節(jié)點k-means聚類的過程中,利用類別標簽信息指導聚類過程,同時重構已知節(jié)點類別標簽信息,學習具有區(qū)分性的節(jié)點表示。在6個真實網(wǎng)絡上進行節(jié)點聚類和節(jié)點分類評測實驗,實驗結果顯示,NESSC方法明顯優(yōu)于無監(jiān)督網(wǎng)絡嵌入方法DeepWalk和GEMSEC,可以通過加入節(jié)點的標簽信息來提高網(wǎng)絡嵌入的效果。因此,通過網(wǎng)絡節(jié)點的嵌入,可以高效地提取網(wǎng)絡的有用信息,對于相關網(wǎng)絡嵌入研究具有一定的參考價值。
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