【摘 要】
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现有的图表示学习方法往往面临过度复杂性问题,因此,本文寻找一种能在维持图特征表达力的同时提升学习效率的方法。其通过在神经网络表示模型中赋予适当的双曲几何结构来捕获图
【机 构】
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广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室; 广西师范大学教育学部教育技术系;
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现有的图表示学习方法往往面临过度复杂性问题,因此,本文寻找一种能在维持图特征表达力的同时提升学习效率的方法。其通过在神经网络表示模型中赋予适当的双曲几何结构来捕获图数据的基本属性。该方法利用贝叶斯个性化排序目标来最大化节点之间正确链接和错误链接的差距以自动学习相似性信息,并且在所设计的神经排序模型中使用双曲距离函数计算节点之间的层次距离。最终,该模型基于黎曼梯度下降法来学习节点的特征向量。实验结果表明该方法在节点特征学习上不仅高效而且能获得更加紧凑和更具表达力的特征向量表示。
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