本文選題：社會網(wǎng)絡(luò) + 節(jié)點嵌入��； 參考：《計算機學(xué)報》2017年04期

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)特征表示學(xué)習(xí)通過對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的關(guān)系(結(jié)構(gòu)或?qū)傩?進行分析,得出網(wǎng)絡(luò)特征的低維度表達.現(xiàn)有的針對網(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)的語言網(wǎng)絡(luò)),并沒有針對社會網(wǎng)絡(luò)的特有屬性進行修正學(xué)習(xí),因此,現(xiàn)有的學(xué)習(xí)方法無法適應(yīng)當(dāng)前社會網(wǎng)絡(luò)所具備的動態(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,提出了基于動態(tài)阻尼正負采樣的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征嵌入模型(Damping Based Negative-Positive Sampling of Social Network Embedding,DNPS).通過對不同階層的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點關(guān)系進行正負阻尼采樣,同時構(gòu)建針對新增節(jié)點的動態(tài)特征學(xué)習(xí)方法,使得模型對于大規(guī)模社會網(wǎng)絡(luò)在動態(tài)變化過程中的結(jié)構(gòu)特征的提取變得可行,以此獲得的節(jié)點特征表達具備更好的動態(tài)魯棒性.通過選取3個大規(guī)模的動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)的真實數(shù)據(jù)集和在社會網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)鏈接預(yù)測問題的實驗中發(fā)現(xiàn):DNPS相對于基準(zhǔn)模型(DeepWalk/LINE)在預(yù)測準(zhǔn)確率以及時間效率上都取得了較大的性能提升.同時,DNPS的學(xué)習(xí)結(jié)果還可以被應(yīng)用于社會網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究子領(lǐng)域.例如,在大規(guī)模以及動態(tài)性的環(huán)境下,研究大規(guī)模動態(tài)社區(qū)發(fā)現(xiàn)、社會網(wǎng)絡(luò)用戶推薦、標(biāo)記分類等問題.
[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】： 中國人民大學(xué)信息學(xué)院;中國人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71271211,71531012) 北京市自然科學(xué)基金(4172032) 中國人民大學(xué)科學(xué)研究基金(10XNI029) 中國人民大學(xué)2016年度拔尖創(chuàng)新人才培育資助計劃成果資助~~
【分類號】：TP181

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本文編號：2016128