论文摘要
网络表示学习算法是社交网络分析领域的一个热点问题。该文旨在研究现有的各种网络表示学习算法,并分析各类算法在不同结构的网络数据中的性能,对3大类别、共10种网络表示学习算法在8个网络上进行了网络节点的多标签分类以验证算法的性能,以此来全面评价各类算法的效果、效率和应用范围。实验结果表明,DeepWalk这种流行的深度学习算法在各种类型的网络中有着稳定而较好的效果。而基于矩阵分解算法的应用,则受限于其较高的空间复杂度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王岩,唐杰
关键词: 网络表示学习算法,矩阵分解,深度学习模型
来源: 中文信息学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 清华大学计算机科学与技术系
分类号: TP18;O157.5
页码: 97-104
总页数: 8
文件大小: 158K
下载量: 254
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标签：网络表示学习算法论文; 矩阵分解论文; 深度学习模型论文;