一种基于高阶混合投影估计的网络嵌入方法

来源：计算机技术与发展杂志2020年第02期北京时间：

作者：潘嘉琪;邹俊韬

摘要：特征提取对于网络分析任务而言是至关重要的,而网络嵌入学习的目的则是根据网络的结构和语义信息自动化构 建节点或边的特征。 现有的方法将网络嵌入分解为网络数据挖掘和数据降维两个独立的过程,因而无法很好地在潜在空间 中对节点的分布进行建模描述。 因此,提出了一种基于高阶混合投影估计的网络嵌入方法,该方法借鉴谱分解的思想,利用 线性投影算子将网络从高维结构空间映射至低维特征空间,然后利用混合概率模型对节点的分布进行建模以维持网络的社 区结构性质。此外,该方法还融入了局部节点相似性来防止发生过拟合现象。最后,为了验证该方法的有效性和鲁棒性,在 四个真实的网络数据集之上和现有的网络嵌入算法进行了对比实验,在链路预测任务中,该方法分别将 Micro-F1和 Macro-F1指标的基准线平均提升了3.97%和2.23%,在节点分类任务中,该方法将 AUC 值的基准线平均提升了10.43%。

关键词：网络嵌入学习;混合概率模型;链路预测;节点分类