發(fā)布時(shí)間：2018-06-14 00:11

  本文選題：社會(huì)網(wǎng)絡(luò) + 節(jié)點(diǎn)嵌入　； 參考：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)特征表示學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系(結(jié)構(gòu)或?qū)傩?進(jìn)行分析,得出網(wǎng)絡(luò)特征的低維度表達(dá).現(xiàn)有的針對(duì)網(wǎng)絡(luò)特征學(xué)習(xí)的方法多基于靜態(tài)和小規(guī)模的假設(shè)(如靜態(tài)的語(yǔ)言網(wǎng)絡(luò)),并沒(méi)有針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的特有屬性進(jìn)行修正學(xué)習(xí),因此,現(xiàn)有的學(xué)習(xí)方法無(wú)法適應(yīng)當(dāng)前社會(huì)網(wǎng)絡(luò)所具備的動(dòng)態(tài)性、大規(guī)模甚至超大規(guī)模等特性.該文在已有研究基礎(chǔ)上,提出了基于動(dòng)態(tài)阻尼正負(fù)采樣的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征嵌入模型(Damping Based Negative-Positive Sampling of Social Network Embedding,DNPS).通過(guò)對(duì)不同階層的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)關(guān)系進(jìn)行正負(fù)阻尼采樣,同時(shí)構(gòu)建針對(duì)新增節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)特征學(xué)習(xí)方法,使得模型對(duì)于大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中的結(jié)構(gòu)特征的提取變得可行,以此獲得的節(jié)點(diǎn)特征表達(dá)具備更好的動(dòng)態(tài)魯棒性.通過(guò)選取3個(gè)大規(guī)模的動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)數(shù)據(jù)集和在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)鏈接預(yù)測(cè)問(wèn)題的實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn):DNPS相對(duì)于基準(zhǔn)模型(DeepWalk/LINE)在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率以及時(shí)間效率上都取得了較大的性能提升.同時(shí),DNPS的學(xué)習(xí)結(jié)果還可以被應(yīng)用于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究子領(lǐng)域.例如,在大規(guī)模以及動(dòng)態(tài)性的環(huán)境下,研究大規(guī)模動(dòng)態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)推薦、標(biāo)記分類(lèi)等問(wèn)題.
[Abstract]:By analyzing the relationship between network nodes (structure or attribute), the low dimension expression of network features is obtained. Most of the existing methods for learning network features are based on static and small-scale assumptions (such as static language networks), and do not modify learning for the specific attributes of social networks, so, The existing learning methods can not adapt to the dynamic, large-scale or even super-scale characteristics of current social networks. In this paper, a dynamic damped positive and negative sampling model based on dynamic damped positive and negative sampling is proposed to embed the structural features of social network, which is called Damping based Negative-Positive sampling of Social Network embedding (DNPSN). By sampling positive and negative damping of network nodes at different levels and constructing a dynamic feature learning method for new nodes, it is feasible to extract the structural features of large-scale social networks in the process of dynamic change. The node feature representation obtained by this method has better dynamic robustness. Through selecting the real data sets of three large-scale dynamic social networks and the experiments on the dynamic link prediction problem of social networks, it is found that the performance of the prediction accuracy and time efficiency of the "DNPS" is higher than that of the benchmark model (DeepWalk-LINE). At the same time, the learning results of DNPS can also be applied to the relevant research subfields of social networks. For example, in the large-scale and dynamic environment, the problems of large-scale dynamic community discovery, social network user recommendation, label classification and so on are studied.
【作者單位】： 中國(guó)人民大學(xué)信息學(xué)院;中國(guó)人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(71271211,71531012) 北京市自然科學(xué)基金(4172032) 中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金(10XNI029) 中國(guó)人民大學(xué)2016年度拔尖創(chuàng)新人才培育資助計(jì)劃成果資助~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP181

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本文編號(hào)：2016128