【摘 要】
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网络特征表示学习通过对网络节点之间的关系（结构或属性）进行分析,得出网络特征的低维度表达.现有的针对网络特征学习的方法多基于静态和小规模的假设（如静态的语言网络）,并没有
【机 构】
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中国人民大学信息学院,中国人民大学信息资源管理学院
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网络特征表示学习通过对网络节点之间的关系（结构或属性）进行分析,得出网络特征的低维度表达.现有的针对网络特征学习的方法多基于静态和小规模的假设（如静态的语言网络）,并没有针对社会网络的特有属性进行修正学习,因此,现有的学习方法无法适应当前社会网络所具备的动态性、大规模甚至超大规模等特性.该文在已有研究基础上,提出了基于动态阻尼正负采样的社会网络结构特征嵌入模型（Damping Based Negative-Positive Sampling of Social Network Embedding,DNPS
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