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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：陈亦琦,钱铁云,李万理,梁贻乐,
关键词：属性网络嵌入, 图卷积网络, 复合关系, 社交网络分析, 基本关系,
网络嵌入的目的是学习网络中每个节点的低维稠密向量，该问题吸引了研究者的广泛关注.现有方法大多侧重于对图结构的建模，而忽略了属性信息.属性化网络嵌入方法虽然考虑了节点属性，但节点与属性之间的信息关系尚未得到充分的利用.提出了一种利用丰富的关系信息进行属性网络嵌入的新框架.为此，我们首先为属性网络构造节点及其属性之间的复合关系，随后提出一个复合关系图卷积网络(compositerelationgraphconvolutionnetwork,CRGCN)模型对这2种网络中的复合关系进行编码.在真实世界的数据集上进行了广泛的实验，结果证明了该模型在多种社交网络分析的有效性.
来源：2020年第8期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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