【摘 要】
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针对当前链路预测算法无法有效保留网络图高阶结构特征的问题,提出一种生成对抗式分层网络表示学习算法。根据网络图的一阶邻近性和二阶邻近性,递归地对网络图进行边缘折叠和
【基金项目】
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江苏省产学研合作项目(BY2015019-30)
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针对当前链路预测算法无法有效保留网络图高阶结构特征的问题,提出一种生成对抗式分层网络表示学习算法。根据网络图的一阶邻近性和二阶邻近性,递归地对网络图进行边缘折叠和顶点合并,形成逐层规模变小的子网络图,使用Node2vec算法对规模最小的子网络图进行预处理,并将预处理结果输入到生成对抗式网络(EmbedGAN)模型中,学习得到最小子网络图顶点的低维向量表示,将其输入至上一层子网络的EmbedGAN模型中,作为上一层子网络图顶点的低维向量表示。按照该方法进行逐层向上回溯学习,直至学习到原始网络图,从而得到原始
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