网络表示学习相关论文
在经典网络表示学习框架上进行改进,提出了基于文本注意力机制优化的网络表示学习模型。首先学习上下文节点的平均嵌入,然后利用上......
目前网络表示学习方法大多针对通过网络，忽略了属性二分网络的特殊性以及网络的模体信息等。为了解决以上问题，提出一种保留模体信息......
近年来随着社会网络的兴起,社区发现的研究在数据挖掘领域和社会网络分析中引起了广泛的关注,可以有效地发掘隐藏在社会网络中的社......
针对机会网络的多维链路属性和网络结构动态变化的特点，提出基于网络表示学习的链路预测方法。设置切片时长，将机会网络转化为网络快......
个性化推荐已成为现代智能化服务中的重要技术，时间信息是影响个性化推荐效果的重要因素。然而现有基于网络表示学习的个性化推荐方......
针对现有社区搜索方法难以处理复杂多样的搜索要求及在高维稀疏的异质信息网络（HINs）中难以融合网络结构和节点属性来度量节点间相关......
互联网应用已深植人类社会的方方面面,网络社交已成为绝大多数人生活中必不可少的元素。大量互联网用户的加入使得社交网络平台汇......
大数据时代的到来,复杂网络出现在真实世界的各种场景中,高质量的网络分析可以让用户更加深入地理解海量数据背后的内容,从而有助......
网络表示学习尝试用低维稠密的向量最大程度保留网络的原始信息,这些向量一般被视为特征,用来执行后续的网络分析任务。节点之间不......
属性网络在社交媒体分析,犯罪行为侦查,生物医药诊断等领域都有着广泛的应用,近年来引起了越加广泛的研究兴趣,异常检测是属性网络......
随着大众健康信息素养的不断提升,在线健康社区蓬勃发展,患者、医生等用户群体在这类平台上进行有效的交流。通过为患者提供多样的......
大数据时代的到来使得生物分子网络的构建更加可行,而传统的数据挖掘任务也逐渐运用于这些网络之中。过大的网络意味着昂贵的存储......
随着智能设备的普及和移动互联网的发展,海量的用户行为信息在网络上产生。同时,随着各种平台的兴起,一个用户实体可能同时在多个......
校企合作是企业获取外部创新资源的重要途径,对企业实现产业技术升级、提高竞争力具有重要意义。然而在推进校企合作过程中,技术经......
网络表示学习,又称网络嵌入,旨在将网络中的节点表示成低维稠密的实值向量。网络表示学习提供了一种高效的网络表示形式,学习到的......
复杂网络是由节点以及节点之间错综复杂的关系共同构成的离散结构。随着科学技术的日益发展,复杂网络已经成为人们建模和分析复杂......
传统的推荐模型主要根据用户偏好等信息,向用户推荐其可能需要的项目,在缓解“信息过载”问题上起到重要的作用,被广泛应用于各个......
精神分裂症是在临床中较为常见的一种慢性的大脑认知异常疾病,常伴有以幻觉妄想为主的阳性症状和以认知损伤为主的阴性症状。虽然......
近年来,生命科学和信息技术飞速发展,为基因和蛋白质等基础研究提供了动能。蛋白质参与到生物活动的方方面面,其相关研究对于揭示......
传销犯罪活动具有涉案主体复杂、涉案人数众多,涉案金额大等特点,对人民群众的切身利益、社会稳定和国家安全造成了不容忽视的威胁......
随着信息化时代的到来,全球学术研究活动快速发展,学术文献的发表数量日益增长。为了解决海量学术文献难以管理这一难题,以互联网......
随着图书资源的不断丰富,读者获取感兴趣图书的难度不断增大,图书推荐技术随之产生。利用用户信息、图书信息以及用户购买或是借阅......
网络表示学习可以有效解决推荐面临的数据稀疏问题.本文对网络表示学习中LINE算法和DeepWalk算法进行改进,提出混合推荐算法并应用......
网络表示学习旨在学习一种映射关系,可以将网络中的所有节点映射为低维的向量表示,从而提取到节点的特征并进行网络分析。近几年,......
网络是表达实体和实体间联系的一种重要形式,如社交网络、公路网和论文引用网络等。随着互联网的不断深入和发展,网络的复杂度也在......
互联网的普及促进了复杂网络的发展,如何学习一个低维稠密的向量来表征复杂网络中的节点以便进行分析成为了一个研究重点。变分图......
随着信息技术和互联网的飞速发展,人们进入了“信息过载”的时代。个性化推荐是解决“信息过载”的有效途径,并且在生活服务中发挥......
在生物医学信息网络上发现未知的相互作用（链接）有着广泛且重要的应用价值,如药物-靶标相互作用预测、药物-疾病关系探测和致病基因......
随着互联网的快速发展,近年来复杂网络在推荐、城市尺度的风险评估和犯罪行为预测等研究领域受到广泛关注,在这些领域中广泛存在着......
随着互联网技术与数字经济的发展,基于深度学习技术处理网络结构数据的网络表示学习方法吸引了学术界和工业界的共同关注,其旨在将......
利用网络表示学习方法高效的分析和挖掘大规模异质信息网络已经引起了广泛关注。由于考虑了节点与边的类型信息,异质信息网络携带......
互联网上存在海量形式异构的用户生成内容,包括公开点评网站、电子交易平台中用户针对某些服务或产品所发表的评价。通常,用户会通......
随着在线社交网络用户数量的飞速增长,大规模的图存在维度高和数据稀疏性等特征,使得从这些图中挖掘有价值的信息成为一个挑战性问......
MicroRNA（miRNA）是一类长度约22核苷酸（Nucleo Tide,NT）的内源非编码RNA。miRNA在细胞增殖、分化以及细胞衰老、死亡等众多生物生理过......
传统的推荐方法主要是抽取用户或项目的有效特征并利用矩阵分解技术学习用户和项目的隐向量矩阵。这类方法需要用户的显式反馈以及......
随着中国裁判文书网等裁判文书公示网站的成立,互联网上存在着海量的裁判文书。快速自动化的从海量文书中寻找相似裁判文书成为广......
针对现有网络表示学习方法泛化能力较弱等问题，提出了将stacking集成思想应用于网络表示学习的方法，旨在提升网络表示性能。首先将3......
互联网基础设施的完善加速了信息数字化进程,现实生活中的可用信息不再被简单堆叠,而是被表征为图状信息网络,如交通网络、多媒体......
随着科学技术的快速发展,海量数据充斥着人们的生活,信息过载问题日益严重。推荐系统逐渐成为人们获取个性化信息的有力工具,帮助......
网络表示学习的研究目标是采用有监督或者无监督的学习方式从一个原始的网络输入中学习得到新的特征表示的转换方式,使得新的特征......
随着信息网络的不断发展,现实生活中的网络往往是由多种类型的节点、链接组成的异质信息网络,传统的针对单一类型的同质网络表示学......
实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.目前,大多数工作将这些交互系统建模为同质信息网络,并未考虑不同类型对象的复......
作为“智慧法院”的核心应用之一,相似裁判文书的发现有助于解决司法过程中裁判尺度不统一、类案不同、量刑不规范等问题.目前,一......
复杂网络是现实世界复杂系统的抽象表现形式,具有广泛的研究价值和应用前景。例如,挖掘复杂网络隐含结构模式对于发现复杂系统中隐......
随着预印本网络在学术界的流行,在预印本网络上进行合作者推荐、期刊推荐等关系预测具有实际的应用需求。然而,预印本网络本身拥有......
现实世界中的信息网络大多为异质信息网络,旨在表示低维空间中节点数据的网络表示方法已普遍用于分析异质信息网络,从而有效融合异......
随着互联网的飞速发展,每天都会产生大量社会多媒体数据。这些社会多媒体数据中包含大量的关系信息,它们被广泛用于推荐系统、专家......
