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基于Attention机制的链接预测算法

基于Attention机制的链接预测算法

作     者:程华 张林 房一泉 CHENG Hua;ZHANG Lin;FANG Yiquan

作者机构:华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 

基  金:国家自然科学基金资助项目(61501187) 

出 版 物:《华中科技大学学报(自然科学版)》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期:2019年第47卷第2期

页      码:109-114页

摘      要:针对社会网络中链接预测问题,提出了基于注意力(Attention)机制的链接表示及其预测算法.基于待预测节点的共邻关系构建其链接局部网络,设计了基于紧密游走的网络拓扑序列化方法.采用双向循环神经网络(Bi-RNN)对链接序列进行向量编码,以充分挖掘序列相关节点间的上下文依赖信息.通过Attention机制对链接中的节点进行关注和加权,强化重要节点对链接预测任务的贡献,实现链接拓扑特征的自动提取与准确分类预测.实验结果表明,在4种不同类型的社会网络数据集中,该算法的准确率和运算效率都有较大提高且普适性较强.

主 题 词:注意力机制 双向循环神经网络 拓扑序列化 链接预测 局部网络 

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录:

D O I:10.13245/j.hust.190220

馆 藏 号:203453992...

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