發(fā)布時間：2018-05-20 22:02

  本文選題：直推式 + 網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索》2017年04期

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)是一個經(jīng)典的學(xué)習(xí)問題,其目的是將高維的網(wǎng)絡(luò)在低維度的向量空間進(jìn)行表示。目前大多數(shù)的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)方法都是無監(jiān)督的,忽視了標(biāo)簽信息。受LINE(large-scale information network embed-ding)算法啟發(fā)而提出了一種半監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法TLINE。TLINE是一種直推式表示學(xué)習(xí)算法,其通過優(yōu)化LINE部分的目標(biāo)函數(shù)來保留網(wǎng)絡(luò)的局部特性。而標(biāo)簽信息部分,則使用線性支持向量機(jī)(support vector machine)來提高帶標(biāo)簽結(jié)點(diǎn)的區(qū)分度。通過邊采樣、負(fù)采樣和異步隨機(jī)梯度下降來降低算法的復(fù)雜度,從而使TLINE算法可以處理大型的網(wǎng)絡(luò)。最后,在論文引用數(shù)據(jù)集Cite Seer和共同作者數(shù)據(jù)集DBLP上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TLINE算法明顯優(yōu)于經(jīng)典的無監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法Deep Walk和LINE。
[Abstract]:Network representation learning is a classical learning problem, which aims to represent high-dimensional networks in low-dimensional vector space. At present, most of the learning methods are unsupervised and ignore the tag information. Inspired by the LINE(large-scale information network embed-ding algorithm, a semi-supervised learning algorithm, TLINE.TLINE, is proposed, which is a direct representation learning algorithm, which preserves the local characteristics of the network by optimizing the objective function of the LINE part. In the part of label information, linear support vector machine is used to improve the discrimination of tagged nodes. The complexity of the algorithm is reduced by edge sampling, negative sampling and asynchronous random gradient descent, so that the TLINE algorithm can handle large networks. Finally, the experiments are carried out on the reference dataset Cite Seer and co-author dataset DBLP. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the classical unsupervised network representation learning algorithms, Deep Walk and LINE, and the experimental results show that the proposed algorithm is superior to the classical unsupervised network representation learning algorithms (Deep Walk and LINE).
【作者單位】： 北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金Nos.61272340,U1536201 國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)No.2014CB340400~~
【分類號】：TP181

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本文編號：1916404